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Enregistrement W2056947115 · doi:10.1021/ja054958b

Functionalization of Single-Walled Carbon Nanotubes with Well-Defined Polystyrene by “Click” Coupling

2005· article· en· W2056947115 sur OpenAlexafffund
Huaming Li, Fuyong Cheng, Andy M. Duft, Alex Adronov

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensMcMaster UniversityBrockhouse Institute for Materials Research
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistrySurface modificationPolystyreneCarbon nanotubeClick chemistryCoupling (piping)NanotechnologyPolymer chemistryCombinatorial chemistryChemical engineeringOrganic chemistryPolymerComposite materialPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Covalent functionalization of alkyne-decorated SWNTs with well-defined, azide-terminated polystyrene polymers was accomplished by the Cu(I)-catalyzed [3 + 2] Huisgen cycloaddition. This reaction was found to be extremely efficient in producing organosoluble polymer-nanotube conjugates, even at relatively low reaction temperatures (60 degrees C) and short reaction times (24 h). The reaction was found to be most effective when a CuI catalyst was employed in the presence of 1,8-diazabicyclo[5.4.0]undec-7-ene as an additive. IR spectroscopy was utilized to follow the introduction and consumption of alkyne groups on the SWNTs, and Raman spectroscopy evidenced the conversion of a high proportion of sp(2) carbons to sp(3) hybridization during alkyne introduction. Thermogravimetric analysis indicated that the polymer-functionalized SWNTs consisted of 45% polymer, amounting to approximately one polymer chain for every 200-700 carbons of the nanotubes, depending on polymer molecular weight. Transmission electron microscopy and atomic force microscopy were utilized to image polymer-functionalized SWNTs, showing relatively uniform polymer coatings present on the surface of individual, debundled nanotubes.

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 seuil0,003

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 GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations429
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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