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Enregistrement W2050779005 · doi:10.1002/marc.200800592

Simultaneous Deconvolution of the Bivariate Distribution of Molecular Weight and Chemical Composition of Polyolefins Made with Ziegler‐Natta Catalysts

2008· article· en· W2050779005 sur OpenAlex
Abdulaziz Alghyamah, João B. P. Soares

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNattaDeconvolutionMolar mass distributionBivariate analysisCatalysisChemical compositionZiegler–Natta catalystComposition (language)Polymer scienceMaterials sciencePolymer chemistryChemistryMathematicsOrganic chemistryPolymerStatisticsComposite materialPolymerizationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyolefins made with Ziegler-Natta catalysts have non-uniform distributions of molecular weight (MWD) and chemical composition (CCD). The MWD is usually measured by high-temperature gel permeation chromatography (GPC) and the CCD by either temperature rising elution fractionation (TREF) or crystallization analysis fractionation (CRYSTAF). A mathematical model is needed to quantify the information provided by these analytical techniques and to relate it to the presence of multiple site types on Ziegler-Natta catalysts. We developed a robust computer algorithm to deconvolute the MWD and CCD of polyolefins simultaneously using Flory's most probable distribution and the cumulative CCD component of Stockmayer's distribution, which includes the soluble fraction commonly present in linear low-density polyethylene (LLDPE) resins and have applied this procedure for the first time to several industrial LLDPE resins. The deconvolution results are reproducible and consistent with theoretical expectations.

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.

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 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,587

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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