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Enregistrement W2108301197 · doi:10.1002/pola.10158

Metalization of polymer beads via polymer‐supported hydrazines as reducing agents

2002· article· en· W2108301197 sur OpenAlexaff
Niyazi Bıçak, Şana Sungur, Nükhet Tan, Farid Bensebaa, Yves Deslandes

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science Part A Polymer Chemistry · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerHydrazine (antidepressant)Polymer chemistryMetalPolymerizationChemistryMethyl methacrylateCopolymerMetal ions in aqueous solutionMethacrylateAqueous solutionSuspension polymerizationMaterials scienceOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new method for depositing metal onto a polymer surface has been developed in which the metal coating of polymer beads is performed with hydrazine functions as reducing agents on the surface of the polymer itself. In this study, glycidyl methacrylate–methyl methacrylate–divinyl benzene terpolymer was prepared as spherical beads with a suspension polymerization methodology. Beads of the polymer sample (210–420‐μm fraction) containing 3.4 mmol g −1 epoxy were treated with an excess of hydrazinium hydroxide to yield a polymer with 2.3 mmol g −1 hydrazine functions. The hydrazine functions on the polymer surfaces were efficient in metal reductions. Therefore, the modified bead polymer samples, when soaked in aqueous ammonia solutions of Ni(II), Ag(I), and Cu(II) ions (0.1 M), were covered rapidly by the corresponding zero‐valent metal ions. Metal deposition took place almost quantitatively (ca. 4.5 mmol/g of the polymer) within 60 min of the contact times. The accumulations of metal were followed visually and occurred only on the polymer beads. There was no evidence that the reaction occurred within the solution. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part A: Polym Chem 40: 748–754, 2002; DOI 10.1002/pola.10158

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)0,001
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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