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Enregistrement W2084208103 · doi:10.1021/ma1009963

Solvent Effects on Free-Radical Copolymerization Propagation Kinetics of Styrene and Methacrylates

2010· article· en· W2084208103 sur OpenAlexaff
Kun Liang, Robin A. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopolymerGlycidyl methacrylatePolymer chemistryMethacrylateButanolChemistrySolventStyreneTolueneMonomerKineticsRadical polymerizationMethyl methacrylateOrganic chemistryPolymerEthanol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solvent effects on free-radical copolymer composition and propagation kinetics of styrene (ST) with three methacrylates, 2-hydroxyethyl methacrylate (HEMA), glycidyl methacrylate (GMA), and n -butyl methacrylate (BMA), are investigated using pulsed-laser polymerization combined with size exclusion chromatography and proton NMR. Three representative solvents, n -butanol, toluene, and DMF ( N,N -dimethylformamide), are selected based on their polarity and structure. It was found that all three solvents have an effect on ST/HEMA copolymer composition compared to bulk copolymerization, with a systematic variation in monomer reactivity ratios observed with solvent polarity. Only butanol affects ST/BMA copolymer composition, and solvent choice has no effect on composition for the ST/GMA system. Butanol increases the composition-averaged copolymerization propagation rate coefficient, k p,cop, only for the ST/BMA system, while DMF causes a uniform decrease of k p,cop for all three systems and toluene has no observable effect on k p,cop . These rate effects are linked to corresponding solvent effects on homopropagation kinetics. It is difficult to reconcile the combined copolymer composition and k p,cop data for ST/HEMA systems and for ST/BMA in butanol using the implicit penultimate model of chain-growth, suggesting that H-bonding interactions need to be explicitly considered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations54
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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