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Enregistrement W2267375253 · doi:10.1021/acs.macromol.5b01464

Molecular Tracer Diffusion in Nondilute Polymer Solutions: Universal Master Curve and Glass Transition Effects

2015· article· en· W2267375253 sur OpenAlexafffund
Apostolos Vagias, Jennifer Schultze, Mikheil Doroshenko, Kaloian Koynov, Hans‐Jürgen Butt, Mario Gauthier, George Fytas, Dimitris Vlassopoulos

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGeneral Secretariat for Research and Technology
Mots-clésDiffusionGlass transitionPolymerTRACERThermodynamicsPolymer chemistryChemistryMaterials scienceChemical engineeringChemical physicsPolymer scienceOrganic chemistryNuclear physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using fluorescence correlation spectroscopy, we investigated the diffusion dynamics of a molecular probe in solutions of polystyrene and polybutadiene with different molar masses ( M w ) and molecular architectures (stars, combs) over a broad concentration range ( c ). Whereas the tracer diffusion coefficient D was found to be insensitive to variations in M w and architecture, the obtained master plot D ( c ) was polymer-specific, reflecting additional friction effects related to the concentration-dependent glass transition temperature T g ( c ). This effect is fully suppressed for the same probe diffusion in poly(dimethylsiloxane) solutions with very low and virtually concentration-independent T g . Hence, a universal master curve of D vs c can be obtained when T g ( c ) is accounted for.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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