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Enregistrement W2330642423 · doi:10.1021/jp502806v

Form Factor of Asymmetric Elongated Micelles: Playing with Russian Dolls Has Never Been so Informative

2014· article· en· W2330642423 sur OpenAlexafffund
Gérald Guérin, Graeme Cambridge, Mohsen Soleimani, Sepehr Mastour Tehrani, Ian Manners, Mitchell A. Winnik

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRodScatteringDispersityForm factor (electronics)Structure factorAsymmetryNeutron scatteringOpticsMicelleSmall-angle neutron scatteringPhysicsMaterials scienceCondensed matter physicsChemistryQuantum mechanicsPolymer chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scattering techniques (i.e., static light scattering, small angle neutron scattering,11 or small angle X-ray scattering) are excellent tools to study nanoscopic objects in solution. However, to interpret the experimental data, one needs to use the appropriate form factor. While recent progress has been made in the writing of form factors for complex structures, there is still a need to develop a method to evaluate the form factor of inhomogeneous elongated scatterers. Here, we propose an approach based on the principle of "Russian dolls". Multiblock rods are represented as multi generations of rods (mother, daughter, granddaughter, etc.), where each rod is nested within the rod of the previous generation, like Russian dolls. A shift parameter is used to introduce asymmetry in the rod along its long axis. This approach not only allowed us to write the form factor of multiblock rods, but it also gave us the possibility to account for the polydispersity in length of each block and of the shift parameter. Finally, we applied these equations to the case of a series of solutions of triblock comicelles slightly polydisperse in length.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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