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Enregistrement W2155535568 · doi:10.1002/app.1448

Local polydispersity detection in size exclusion chromatography: Method assessment

2001· article· en· W2155535568 sur OpenAlexaff
S. T. Balke, Thomas H. Mourey

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispersitySize-exclusion chromatographyPolymerDispersion (optics)Light scatteringMaterials scienceCalibration curveChromatographyChemistryScatteringAnalytical Chemistry (journal)Polymer chemistryOpticsOrganic chemistryPhysicsDetection limitComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Local polydispersity is the term describing the variety of molecules present at the same retention volume in size exclusion chromatography (SEC) analysis. In the analysis of a linear homopolymer, local polydispersity is generally attributed to the effect of axial dispersion: it can cause molecular size variety (i.e., imperfect resolution) at each retention volume and thus local polydispersity in the molecular weight. In the analysis of polymer blends (copolymers and branched polymers), it is possible to have local polydispersity, even when the resolution is perfect, because molecules of different compositions (or degrees of branching) can have the same molecular size in solution. Conventional SEC interpretation assumes no local polydispersity if the axial dispersion effects are negligible. Three methods are currently available for detecting local polydispersity by using a combination of differential refractive index, light scattering, and viscometer detectors: the chromatogram comparison method, the conventional calibration curve comparison method, and the universal calibration comparison method. Here we experimentally assess these three methods using polymer blends and emphasize the chromatogram comparison method. All three are shown to be useful for assessing triple detector systems, but they are capable of detecting local polydispersity due to molecular heterogeneity only for very large differences in specific refractive index increments in the blend components. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. J Appl Polym Sci 81: 370–383, 2001

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,265 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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