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Enregistrement W2063286092 · doi:10.1021/ma001739w

Interdiffusion vs Cross-Linking Rates in Isobutoxyacrylamide-Containing Latex Coatings

2001· article· en· W2063286092 sur OpenAlexaff
Ronghua Liu, Mitchell A. Winnik, Frank Di Stefano, Jai Vanketessan

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerMonomerMethacrylatePolymer chemistryActivation energyChemistryGlass transitionDiffusionCopolymerMethyl methacrylateAnnealing (glass)Phosphoric acidAcrylateMaterials scienceOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the relative rates of polymer diffusion and cross-linking in a latex film containing 2 wt % (1.3 mol %) of N -isobutoxymethylacrylamide (IBMA) as a cross-linking agent. The latex base monomer is a 4:5 weight ratio copolymer of butyl acrylate and methyl methacrylate (BA−MMA) with a glass transition temperature of 12 °C. Polymer diffusion was monitored by direct energy transfer (ET) in films prepared from latex particles labeled with phenanthrene as the donor and anthracene as the acceptor. In a model film without IBMA, the quantum yield for ET (Φ ET ) increased to its maximum value of 0.62 in a few minutes at 120 °C, whereas at 80 °C the films required hours of annealing to achieve full mixing. The temperature dependence of the diffusion rate indicated an effective activation energy of 43 kcal/mol. In contrast, a film prepared from latex of similar molecular weight containing 2 wt % IBMA formed gel rapidly at 80 °C in the presence of 0.5 wt % toluenesulfonic acid. The system reached its maximum gel content over 40 min. Diffusion was retarded over all annealing times, but after 20 min at 80 °C, when the gel content was 60%, polymer diffusion ceased. If one uses a weaker acid, e.g., phosphoric acid instead of PTSA, the cross-linking rate is slower, whereas the polymer diffusion rate, prior to extensive gel formation, is not very much affected.

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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,915

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations41
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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