4-Dimensional Modeling Strategy for an Improved Understanding of Miniemulsion NMP of Acrylates Initiated by SG1-Macroinitiator
Notice bibliographique
Résumé
For the first time, a kinetic model considering four-dimensional Smith–Ewart equations is presented to simultaneously calculate the time evolution of the conversion, number-average chain length, dispersity, end-group functionality (EGF), and short chain branching (SCB) content for the miniemulsion NMP of n -butyl acrylate (nBuA), initiated by poly(nBuA)-( N - tert -butyl- N -(1-diethylphosphono-2,2-dimethylpropyl) at 393 K ([nBuA] 0:[poly(nBuA)-SG1] 0 = 300). On the basis of literature kinetic and diffusion parameters, model analysis reveals that backbiting cannot be neglected for an accurate description of the NMP characteristics, despite the low number of SCBs formed per chain (ca. 2) and that the small loss of EGF at low conversions is mainly caused by chain transfer to monomer. SG1 partitioning (partitioning coefficient Γ = 50) between the organic and aqueous phase increases the dispersity and polymerization rate at low particle diameters (dp < ca. 50 nm) with a limited effect on the EGF profile. However, the extent of these increases is very sensitive to the Γ value, highlighting the relevance of its accurate experimental determination in future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».