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Enregistrement W2053837780 · doi:10.1002/mawe.200400834

Hydrogels of Thermoreversible Comb‐Polymers Exhibit Increased Resistance for Dissolution

2004· article· en· W2053837780 sur OpenAlexaff
Aamir Jalil, Hasan Uludağ

Notice bibliographique

RevueMaterialwissenschaft und Werkstofftechnik · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLower critical solution temperaturePolymerPolymer chemistrySelf-healing hydrogelsMethyl methacrylatePolymer architectureMaterials scienceDissolutionSide chainChemical engineeringMethacrylateAqueous solutionCopolymerChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The N‐isopropylacrylamide (NiPAM) polymers exhibit thermoreversible properties in aqueous solutions. The resiliency of NiPAM hydrogels is believed to influence the outcome when the polymers are utilized in biomedical applications. To determine the influence of polymer architecture on hydrogel resiliency, polymers of NiPAM, methyl methacrylate (MMA) and acrylic acid were synthesized as random polymers and as comb polymers, where MMA was incorporated as side‐chains. Random polymers exhibited a Lower Critical Solution Temperature (LCST) that decreased in proportion to MMA content in polymers. The LCST of comb polymers was not dependent on MMA content or the length of MMA side‐chain (between 3.0 and 10.1 kD). Whereas low molecular weight (∼100 kD) random polymers did not form intact gels, comb‐polymers of equivalent molecular weight were capable of forming intact gels. Gel resiliency, as determined by propensity of hydrogels to dissolve upon cooling, was improved when the molecular weight of comb‐polymers was increased but the length of the MMA side‐branch did not influence the gel resiliency. We conclude that hydrogel dissolution was dependent on polymer architecture as well as the polymer molecular weight.

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 enseignants0,039
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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