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Enregistrement W1968336182 · doi:10.1021/la504653w

Tethered Poly(2-isopropyl-2-oxazoline) Chains: Temperature Effects on Layer Structure and Interactions Probed by AFM Experiments and Modeling

2015· article· en· W1968336182 sur OpenAlexaff
Junxue An, Xiaoyan Liu, Per Linse, Andra Dédinaité, Françoise M. Winnik, Per M. Claesson

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilVetenskapsrådet
Mots-clésPolymerCationic polymerizationAdsorptionIsopropylSolventCopolymerAqueous solutionChemical physicsMaterials sciencePhase (matter)Polymer chemistryChemical engineeringChemistryThermodynamicsPhysical chemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermoresponsive polymer layers on silica surfaces have been obtained by utilizing electrostatically driven adsorption of a cationic-nonionic diblock copolymer. The cationic block provides strong anchoring to the surface for the nonionic block of poly(2-isopropyl-2-oxazoline), referred to as PIPOZ. The PIPOZ chain interacts favorably with water at low temperatures, but above 46 °C aqueous solutions of PIPOZ phase separate as water becomes a poor solvent for the polymer. We explore how a change in solvent condition affects interactions between such adsorbed layers and report temperature effects on both normal forces and friction forces. To gain further insight, we utilize self-consistent lattice mean-field theory to follow how changes in temperature affect the polymer segment density distributions and to calculate surface force curves. We find that with worsening of the solvent condition an attraction develops between the adsorbed PIPOZ layers, and this observation is in good agreement with predictions of the mean-field theory. The modeling also demonstrates that the segment density profile and the degree of chain interpenetration under a given load between two PIPOZ-coated surfaces rise significantly with increasing temperature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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