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Enregistrement W2032475030 · doi:10.1002/app.40579

Synthesis and characterization of high‐molecular weight aliphatic polyesters from monomers derived from renewable resources

2014· article· en· W2032475030 sur OpenAlexafffund
Xiaohua Kong, Hong Qi, Jonathan M. Curtis

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésPolyesterSebacic acidCondensation polymerPolymer chemistryThermal stabilityCrystallinityMaterials sciencePolybutylene succinateSuccinic acidBiodegradationMelting pointAdipateMonomerHydrolysisOrganic chemistryChemistryPolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A series of high‐molecular weight aliphatic polyesters have been synthesized, at temperatures of < 200°C, through a polycondensation reaction between 1,4‐butanediol and three diacids of different chain length (succinic acid, azelaic acid, and sebacic acid). All the polyesters obtained have a bio‐based content of 100% and number average molecular weight in the range of 28,000–116,000 Da. These average molecular weights are about 5–10 times higher than those of most reported aliphatic polyesters synthesized through similar reaction routes but at temperatures > 230°C. The over‐heating phenomenon, i.e., the observation of thermal degradation behavior of these polyesters at 230°C is reported. The crystallization behavior, mechanical properties, and enzymatic hydrolysis rate of the polyesters obtained are characterized. Poly(butylene succinate) (PBSu) shows the highest crystallinity and melting temperature, but the lowest thermal stability and slowest potential rate of enzymatic biodegradation rate compared with poly(butylene azelate) and poly(butylene sebacate). © 2014 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2014, 131, 40579.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations63
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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