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Enregistrement W2047361296 · doi:10.1002/macp.201400522

CO<sub>2</sub>‐Redispersible Polymer Latexes with Low Glass Transition Temperatures

2015· article· en· W2047361296 sur OpenAlexafffund
Dan Gariepy, Qi Zhang, Shiping Zhu

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Chemistry and Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComonomerPolymerMethyl methacrylateEmulsion polymerizationPolymer chemistryMaterials scienceGlass transitionMonomerChemical engineeringMethacrylateAcrylatePolymerizationEmulsionComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, acrylic latexes are prepared through surfactant‐free emulsion polymerization of methyl methacrylate (MMA) and butyl acrylate (BA). CO2‐responsive 2‐(diethyl)aminoethyl methacrylate (DEAEMA) is used as a co‐monomer. The resulting latexes can be easily coagulated by adding a small amount of caustic soda. Once washed, coagulated particles could be redispersed into water to prepare stable latexes with CO2 and ultrasonication. CO2‐redispersibility of the latexes is examined as a function of glass transition temperature of the polymers having different MMA/BA ratios. It is found that, while high MMA content latexes are easily CO2‐redispersed, it is challenging to re‐disperse high BA content latexes. For latex particles with T g below ambient conditions, coagulation with caustic soda leads to the fusion of individual particles, and the particles are no longer redispersible. This work provides a mechanistic insight and practical guidance for the applicability of CO2‐responsive amine‐containing molecules (employed as comonomer, initiator, surfactant, and so on) in developing CO2‐redispersible latex products. image

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 seuil0,004

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)0,0010,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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