Effect of acrylic acid neutralization on ‘livingness’ of poly[styrene‐<i>ran</i>‐(acrylic acid)] macro‐initiators for nitroxide‐mediated polymerization of styrene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: The effect of acrylic acid neutralization on the degradation of alkoxyamine initiators for nitroxide‐mediated polymerization (NMP) was studied using styrene/acrylic acid and styrene/sodium acrylate random copolymers (20 mol% initial acrylate feed concentration) as macro‐initiators. The random copolymers were re‐initiated with fresh styrene in 1,4‐dioxane at 110 °C at SG1 mediator/BlocBuilder® unimolecular initiator ratios of 5 and 10 mol%. RESULTS: The value of kpK (kp = propagation rate constant, K = equilibrium constant) was not significantly different for styrene/acrylic acid and styrene/sodium acrylate compositions at 110 °C (kpK = 2.4 × 10−6–4.6 × 10−6 s−1) and agreed closely with that for styrene homopolymerization at the same conditions (kpK = 2.7 × 10−6–3.0 × 10−6 s−1). All random copolymers had monomodal, narrow molecular weight distributions (polydispersity index M̄w/M̄n = 1.10–1.22) with similar number‐average molecular weights M̄n = 19.3–22.1 kg mol−1. Re‐initiation of styrene/acrylic acid random copolymers with styrene resulted in block copolymers with broader molecular weight distributions (M̄w/M̄n = 1.37–2.04) compared to chains re‐initiated by styrene/sodium acrylate random copolymers (M̄w/M̄n = 1.33). CONCLUSIONS: Acrylic acid degradation of the alkoxyamines was prevented by neutralization of acrylic acid and allowed more SG1‐terminated chains to re‐initiate the polymerization of a second styrenic block by NMP. Copyright © 2008 Society of Chemical Industry
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».