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Enregistrement W2062950662 · doi:10.1002/mats.201400110

Copolymer Composition Deviations from Mayo–Lewis Conventional Free Radical Behavior in Nitroxide Mediated Copolymerization

2015· article· en· W2062950662 sur OpenAlexaff
Iván Zapata‐González, Robin A. Hutchinson, Krzysztof Matyjaszewski, Enrique Saldívar‐Guerra, José Ortiz‐Cisneros

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Theory and Simulations · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParagraphComposition (language)CopolymerChemistryThermodynamicsPolymer chemistryPhysicsOrganic chemistryPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the base of page 261 in this manuscript, an incorrect figure citation was given. The text states “It is interesting to note that δIT,S starts with a negative value in the early stages of the reaction (Figure 9a)…”. However, Figure 9a is not related to this text. The correct, related figure is now provided here: Table 5 in this manuscript contained several errors. The full and correct Table 5 is now presented here: The last paragraph on page 262 also contained errors to the numbers given. The full, corrected paragraph is now presented here: “The model indicates that the equilibrium of the methacrylic-end chains is reached faster than the equilibrium of the aromatic-end chains, and therefore δAD,M approaches zero at lower conversion (around 0.07%) than δAD,S (around 5%). However, the magnitudes of the d-ps are very small and the imbalance between both activation–deactivation processes generates only a minor difference in composition with respect to the ML prediction; the instantaneous composition exhibits a maximum deviation of 0.5 pp at 4% of conversion, and at 5.5% of conversion the ML and M2 composition curves are practically equal since the QEC has been reached. The corresponding deviation between the cumulative composition curves, after a peak of nearly 0.5% at 5.5% conversion, stays below 0.25% during most of the reaction and becomes essentially zero after 60% conversion.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,068
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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