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Enregistrement W2333100581 · doi:10.1021/ma4009753

Kinetics of Self-Immolative Degradation in a Linear Polymeric System: Demonstrating the Effect of Chain Length

2013· article· en· W2333100581 sur OpenAlexaff
Ryan A. McBride, Elizabeth R. Gillies

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDendrimers and Hyperbranched Polymers
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepolymerizationPolymerMonomerDegradation (telecommunications)KineticsChemistryLinear polymerChain (unit)Polymer chemistryPolymer degradationChain scissionCleavage (geology)Branching (polymer chemistry)Chemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryComputer scienceComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe here a study demonstrating that the degradation time of self-immolative linear polymers is dependent on chain length. These materials are unique relative to most degradable polymers, in that they undergo end-to-end depolymerization in response to the cleavage of an end-cap. Although one of their cited attributes is a dependence of their degradation time on chain length, no conclusive study has been conducted to demonstrate and study this effect. In this work, using a linear self-immolative polymer backbone derived from alternating 4-hydroxybenzyl alcohol and N, N ′-dimethylethylenediamine based spacers, we show that there is a proportional relationship between chain length and depolymerization time. This is first accomplished using a series of oligomers synthesized using a convergent, iterative route and then applied to the polydisperse case on a set of polymers displaying varying molecular weights. We also report the first development and validation of a self-immolative degradation model relating monomer kinetics to polymer degradation and show its application in explaining oligomeric and polymeric degradation profiles.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
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

Citations70
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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