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Enregistrement W2012675060 · doi:10.1002/mats.200350025

Calculations of Monomer Conversion and Radical Concentration in Reversible Addition‐Fragmentation Chain Transfer Radical Polymerization

2003· article· en· W2012675060 sur OpenAlexafffund
Aileen R. Wang, Shiping Zhu

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Theory and Simulations · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChain transferChemistryRadical polymerizationAdductFragmentation (computing)PolymerizationMonomerReaction rate constantRadicalRaftPolymer chemistryPhotochemistryKineticsOrganic chemistryPhysicsPolymerQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Simple expressions are derived for the development of monomer conversion, as well as propagating radical, adduct radical, dormant chain, and dead chain concentrations in reverse addition‐fragmentation transfer polymerization (RAFT). The relations for the profiles of propagating radical concentration and conversion versus time are derived and depend on group parameters of rate constants and chemical recipe. The analytical equations are verified against numerical solutions of the mass‐balance differential equations. This derivation involves the steady‐state hypothesis for radical and RAFT agent concentrations. The errors introduced by these assumptions are negligible when the fragmentation rate constant, k f , is higher than 10 s −1 or when the cross‐termination rate constant, k ct , is higher than 10 5 L · mol −1 s −1 . Calculated concentration profiles (points: numerical, lines: analytical) of propagating radical R , adduct radical A , dormant T , and dead D (= P + P ′) chains. image Calculated concentration profiles (points: numerical, lines: analytical) of propagating radical R , adduct radical A , dormant T , and dead D (= P + P ′) chains.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations15
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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