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Enregistrement W2078521774 · doi:10.1002/pola.21635

Reversible‐addition fragmentation chain transfer radical emulsion polymerization by a nanoprecipitation process

2006· article· en· W2078521774 sur OpenAlexaff
Andrea R. Szkurhan, Takahito Kasahara, Michael K. Georges

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science Part A Polymer Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsion polymerizationChain transferPolymer chemistryStyreneRadical polymerizationPolymerizationMonomerPolymerPrecipitation polymerizationChemistryEmulsionAqueous solutionTransfer agentChemical engineeringCopolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polymerizations of styrene under emulsion reversible‐addition fragmentation chain transfer polymerization conditions are reported. Using a recently developed nanoprecipitaiton process, emulsion particles were formed by the precipitation of an acetone solution of a macroRAFT agent into an aqueous solution of poly(vinyl alcohol). The particles were then swollen with monomer and subsequently polymerized. Emulsion polymerizations were performed at 65 and 75 °C in which either KPS, BPO, or a combination of both was used as an initiating source. Reactions were also performed at temperatures over 100 °C in which the thermal initiation of styrene was used as an initiating source. In all cases, the polymerizations proceeded in a living manner, yielding polymers that showed an incremental increase in molecular weight with time and had narrow molecular weight distributions. Plots of number‐ average molecular weight versus conversion were linear, indicating a controlled polymerization. The resulting latices were colloidally stable and gave particle size distributions with a typical average particle diameter in the 150 nm range. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part A: Polym Chem 44: 5708–5718, 2006

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,010
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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