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Enregistrement W2079763751 · doi:10.1002/app.29911

Synthesis of poly(methyl methacrylate) nanoparticles initiated by azobisisobutyronitrile using a differential microemulsion polymerization technique

2009· article· en· W2079763751 sur OpenAlexaff
Chaiwat Norakankorn, Qinmin Pan, Garry L. Rempel, Suda Kiatkamjornwong

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzobisisobutyronitrilePolymer chemistryPolymerizationDispersityMaterials scienceMicroemulsionMethyl methacrylateMolar mass distributionPoly(methyl methacrylate)PolymerChemical engineeringMonomerTacticityGlass transitionPulmonary surfactantComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nanosized poly(methyl methacrylate) (PMMA) particles with a high molecular weight of 10 6 g mol −1 and a polydispersity index of about 1–2 were synthesized, for which 2,2′‐azobisisobutyronitrile was used as the initiator and a differential microemulsion polymerization technique was employed. The kinetics of the polymerization, the glass transition temperature, tacticity, the particle size distribution, and the morphology of the nanosized PMMA synthesized were investigated. The dependence of the number of the polymer particles ( N p ) and the number of the micelles ( N m ) on the concentration of the surfactant was discussed. The molecular weight distribution was found to be nearly constant over the polymerization time, which was attributed to the significance of micellar polymerization. The resultant nanosized PMMA has a rich syndiotactic configuration (53–57% rr triads) with a glass transition temperature of about 125°C. A beneficial operation condition was discovered where the conversion reached a maximum at a high monomer‐to‐water ratio. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2009

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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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