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Enregistrement W2326603557 · doi:10.1524/zpch.218.8.929.35982

A Statistical Mechanical Model of Polymer Brushes: Equilibrium and Growth

2004· article· en· W2326603557 sur OpenAlexfundno aff
Lucian Livadaru, Hans Juergen Kreuzer

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für Physikalische Chemie · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchKillam TrustsDalhousie University
Mots-clésBrushPolymerPolymer brushChain (unit)GraftingMaterials scienceKinetic energyPolymer chemistryThermodynamicsChemical physicsChemistryPhysicsComposite materialClassical mechanicsPolymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We construct a statistical mechanical model for a polymer brush in θ -solvent. The model is exactly solvable for realistic polymer models ( e.g. the freely rotating chain and the rotational isomeric state models) and it readily accounts for inhomogeneities of the brush with respect to the plane parallel to the grafting surface. The interactions between neighboring chains is mimicked by the presence of a confinement potential centered on the grafting point of each chain. We explore the model to calculate the equilibrium and kinetic properties of the polymer brush. We find that the variations of the brush free energy and height with the coverage depend strongly on the stiffness of the polymer chain (bond angle) and on the severity of the chain confinement. The results for the growth kinetics of the brush are compared with recent measurements on the formation of a PEG2000 brush from solution.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,286
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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