Thermoplastic Silicone Elastomers through Self-Association of Pendant Coumarin Groups
Notice bibliographique
Résumé
Although there are many benefits associated with thermoplastic elastomeric silicones, very few examples exist: silicone elastomers are normally thermoset materials. We have discovered that the simple incorporation of coumarin groups on linear silicone polymer backbones creates physical silicone polymeric networks that exhibit thermoplastic elastomeric properties in the absence of covalent cross-links. A range of materials was prepared by incorporating four different concentrations of coumarin along the silicone backbone using thermal azide/alkyne cycloaddition reactions: higher coumarin concentrations lead to more tightly cross-linked, higher modulus materials. Intermediate properties could be obtained by mixing silicones with different coumarin loadings in the melt. Physical cross-links arise from 1:1 coumarin complexes. As a consequence, it is possible to reduce cross-link density by adding silicones bearing a single coumarin to an elastomer. The physical interactions between coumarin-triazoles on the silicone polymers could be temporarily overcome thermally as shown by tensile, rheometry and thermal remolding experiments. The simple expedient of grafting coumarin groups, which cross-link reversibly through head-to-tail π-stacking, to silicone chains allows one to tailor the mechanical properties of these thermoplastic elastomers, enhancing their utility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».