MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090659600 · doi:10.1021/jp201972n

Phase Behavior of Rod–Coil Diblock Copolymer and Homopolymer Blends from Self-Consistent Field Theory

2011· article· en· W2090659600 sur OpenAlexaff
Wendi Song, Ping Tang, Feng Qiu, Yuliang Yang, An‐Chang Shi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCopolymerElectromagnetic coilPhase (matter)MonolayerBilayerPhase diagramChemical physicsPolymer chemistryComposite materialPolymerMembraneNanotechnologyChemistryPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phase behavior of binary blends of rod-coil diblock copolymers and coil or rod homopolymers is studied by the self-consistent field theory (SCFT). The rod blocks are modeled as wormlike chains and the corresponding SCFT equations are solved using a hybrid method, in which the orientation-dependent functions are discretized on a unit sphere, while the positional space-dependent functions are treated using a spectral method. Phase diagrams of the blends are constructed as a function of the homopolymer volume fraction and phase segregation strength. It is discovered that the phase behavior of the system depends on the flexibility of the homopolymers. The addition of coil-homopolymers stabilizes the smectic phases. Low-molecular weight coil-homopolymers tend to mix with the coil-blocks, whereas high-molecular weight coil-homopolymers are mostly localized at the center of the coil-domains. On the other hand, the addition of rod-homopolymers strongly affects the orientation ordering of the system, leading to transitions between monolayer smectic-C, monolayer smectic-A and bilayer smectic-A phases.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Physical Chemistry BMême sujetBlock Copolymer Self-AssemblyTravaux en français237 207