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Enregistrement W2091800792 · doi:10.1080/05704920701831254

AFM‐Based Single Molecule Force Spectroscopy of Polymer Chains: Theoretical Models and Applications

2008· article· en· W2091800792 sur OpenAlexaff
Hai–Zhen Wei, Theo G. M. van de Ven

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy Reviews · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForce spectroscopyPolymerAtomic force microscopyNanotechnologyMoleculeChemical physicsStatistical mechanicsMaterials sciencePolymer physicsNanomechanicsChemistryStatistical physicsPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, remarkable advances in research of the mechanical and structural properties of single polymer chains have been achieved thanks to atomic force microscope (AFM)‐based single molecule force spectroscopy (SMFS). This technique offers great possibilities to investigate the mechanical properties of a single polymer chain by static/dynamic force‐extension measurements at the mesoscale level. Data are analyzed with the help of appropriate theoretical models, such as statistical mechanics models for freely jointed chains (FJC) or worm‐like chains (WLC), which can well describe the moderate entropy‐controlled stretch of most polymers, and with semiclassical models, which are being modified using quantum mechanics principles to account for entropic and enthalpic contributions to stretching in the high‐force Hookean regime. In this article we review the theoretical models of single chain stretching, the latest progress in force‐extension measurements by static and dynamic AFM modes for polymer chains dispersed in different solvents and subjected to a force that may induce their conformational transformations, as well as relevant applications.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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