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Enregistrement W2290084672 · doi:10.1002/cjce.22458

Synthesis and characterization of high <i>cis</i>‐polymyrcene using neodymium‐based catalysts

2016· article· en· W2290084672 sur OpenAlexvenueno aff
Ramón Díaz de León, Francisco Javier Enríquez‐Medrano, Hortensia Maldonado Textle, Ricardo Mendoza Carrizales, Karina Reyes Acosta, Ricardo López-González, José Luís Olivares-Romero, Luis E. Lugo–Uribe

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisPolymerNeodymiumMonomerPolymerizationStereospecificityPolymer chemistryCyclohexaneBoraneChemistryMolecular massSelectivityMaterials scienceOrganic chemistryLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The monomer β‐myrcene, a renewable resource, was polymerized in cyclohexane using two different Ziegler‐Natta catalyst systems based on neodymium Nd(Oi‐Pr)3 and NdV3. The Nd(Oi‐Pr)3 was combined with [HNMe2Ph][B(C6F5)4] (or [CPh3][B(C6F5)4]) and Al(i‐Bu)3 (or Al(i‐Bu)2H). Next, the NdV3 was activated using Al(i‐Bu)3 and AlEt2Cl. Both catalyst systems exhibited high polymer yields near 100 % in the established reaction time, high polymer molecular masses, and broad molecular mass distributions. The catalyst systems gave an effective and stereospecific polymerization reaction of β‐myrcene providing high cis selectivity of 1,4‐polymyrcenes (> 92 %) with a glass transition temperature between −66 and −62 °C. The above‐mentioned features of resulting elastomers in conjunction with the polymer's molecular masses and molecular mass distributions proved to be sensitive to borane and alkylaluminum compounds molar ratios, [B]/[Nd] and [Al]/[Nd] using Nd(Oi‐Pr)3 and [Cl]/[Nd] and [Al]/[Nd] with NdV3.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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