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Enregistrement W2116408294 · doi:10.6000/1929-5995.2013.02.03.5

Computational Simulation of the Random Depolymerization of Linear Polymers Obtained by Step-Polymerization of AB-type Monomers

2013· article· en· W2116408294 sur OpenAlexvenueno aff
Floralba López, Geraldine Rangel, Mayerlin Uzcategui, Cristóbal Lárez Velásquez

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepolymerizationDispersityMonomerPolymerPolymerizationMaterials scienceCondensation polymerPolymer chemistryInversePolymer scienceMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents evaluation results of a computational algorithm developed to simulate the random depolymerization process of a linear polymer having an initial distribution of molecular weights similar to polymers obtained by polycondensation of AB-type monomers, i.e., Flory-Schultz or most probable distribution. Starting from fundamental definitions of this system, as the initial values of the degree of polymerization and chain number (Xno and No, respectively) and the percentage of cleaved bonds (%E), it is confirmed that our algorithm adequately describes the random depolymerization process. Results obtained during the computational simulation indicate that the algorithm properly predicts, among other things, that the inverse of the final polymerization degree (1/Xnf) increases linearly with the applied %E while polydispersity after depolymerization (Df) decreases linearly when the latter parameter increases.

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)0,001
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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