MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2059083388 · doi:10.1063/1.4792200

Effects of compositional polydispersity on gradient copolymer melts

2013· article· en· W2059083388 sur OpenAlexaff
Run Jiang, Zheng Wang, Yuhua Yin, Baohui Li, An‐Chang Shi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésDispersityCopolymerRandom phase approximationMonomerPolymerPhase (matter)Chain (unit)Sequence (biology)Materials sciencePhase transitionDistribution (mathematics)ThermodynamicsPolymer chemistryChemical physicsChemistryPhysicsMathematicsCondensed matter physicsOrganic chemistryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phase behavior of gradient copolymers is studied theoretically using random phase approximation (RPA) and self-consistent field theory (SCFT), focusing on the effects of monomer sequence distribution, or compositional polydispersity, of the polymer chains. The stability of the disordered phase is examined using RPA analysis, whereas the ordered phases of the system are studied using SCFT calculations. It is discovered that the critical domain spacing increases and the disorder-order transition temperature moves to higher values with the increase of the compositional polydispersity. SCFT results reveal that, depending on the value of the degree of segregation, structural change due to the different chain-to-chain monomer sequence distribution is controlled by two different mechanisms.

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 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,333

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Chemical PhysicsMême sujetBlock Copolymer Self-AssemblyTravaux en français237 207