In Silico Design of <i>C</i><sub>1</sub>- and <i>C</i><sub><i>s</i></sub>-Symmetric Fluorenyl-Based Metallocene Catalysts for the Synthesis of High-Molecular-Weight Polymers from Ethylene/Propylene Copolymerization
Notice bibliographique
Résumé
C 1 - and C s -symmetric fluorenyl-based metallocenes have been used extensively as catalysts for the synthesis of high-molecular-weight polymers from ethylene and propylene homopolymerization. However, these same catalysts produce only low-molecular-weight polymers in ethylene/propylene copolymerization. We have shown in a recent study that the poor performance of fluorenyl-based C 1 -symmetric zirconocenes in ethylene/propylene polymerization is a result of electronic effects. Furthermore, we have also shown in another investigation that incorporating sterically demanding substituents in the 2- and 4- positions of C 2 -symmetric zirconocenes can significantly increase molecular weight in copolymerization. In the present study we shall use the same approach (modifying substituents on the cyclopentadienyl and fluorenyl ligands) to design C 1 - and C s -symmetric fluorenyl-based metallocenes that afford high-molecular-weight polymers from ethylene/propylene copolymerization.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».