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Enregistrement W2268507863 · doi:10.1039/c8sm00424b

Crystallization of low molecular weight atactic polystyrene

2018· article· en· W2268507863 sur OpenAlexafffund
Yu Chai, James A. Forrest

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesÉcole Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de ParisNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPolystyreneCrystallizationMaterials sciencePolymer sciencePolymer chemistryChemical engineeringComposite materialPolymerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

polystyrene exhibits observable crystals on the surface. The crystals appear to be a few nm thick and nm to microns wide. These crystals grow at all temperatures less than ∼290 K. Melting of crystals was probed over an extended temperature range, and some fraction of the crystals start to melt at 302 K, but some fraction persist to higher temperatures and do not exhibit complete melting until 343 K. The tacticity of the molecules is tested with NMR spectroscopy and found to be atactic. We suggest that the crystals form due simply to the distribution of isomerism along the molecule which necessarily leaves some fraction of the molecules with uniform stereoregularity. This natural crystallinity may be related to previously observed and not definitively explained gel formation in atactic PS (a-PS), as well as cluster formation. The measurements are compared with the theory by Semenov (Macromolecules, 2009, 42, 6761) and together suggest that such crystallinity is possible over a wide range of polymerization index (N), and is limited only by the vanishingly small volume fractions and sluggish growth.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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