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Enregistrement W2046510688 · doi:10.1021/ma047364m

Using Self-Assembly To Prepare Multifunctional Diblock Copolymers Containing Azopyridine Moiety

2005· article· en· W2046510688 sur OpenAlexaff
Li Cui, Smail Dahmane, Xia Tong, Lei Zhu, Yue Zhao

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopolymerMoietyPhotoisomerizationPolymer chemistryAtom-transfer radical-polymerizationChemistryPendant groupSide chainMaterials scienceSelf-assemblyPhotochemistryOrganic chemistryPolymerCatalysisIsomerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diblock copolymers composed of polystyrene (PS) and a polymethacrylate containing an azopyridine side group (PAzPy) were synthesized using atom transfer radical polymerization for the first time. While conserving the photoactivity related to the trans−cis photoisomerization of azo dyes, the azopyridine moiety made possible the easy use of self-assembly to add new functionalities to the PAzPy block, leading to multifunctional diblock copolymers. On one hand, three carboxylic acids (one aliphatic, one aromatic, and one chiral acid) were complexed with azopyridine moieties through hydrogen bonding which transformed the amorphous PAzPy block into a liquid crystalline (LC) block. Self-assembly-induced LC phases, dependent on the nature of the acid used, could enhance the photoinduced orientation of azopyridine moieties. On the other hand, zinc−tetraphenylporphyrin (ZnTPP) was linked to azopyridine through coordination interaction between the metal and pyridyl group, showing effective loading of metal−porphyrine inside microdomains of the PAzPy block. The complexation with ZnTPP made the PAzPy block become both photoactive and electroactive. This work demonstrates the interest of the strategy of exploiting self-assembly through the use of azopyridine-containing block copolymers.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations35
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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