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Enregistrement W2359615498

Polymer product engineering:an emerging discipline of chemical engineering for high performance polymer materials

2014· article· en· W2359615498 sur OpenAlexaff
Bo Li

Notice bibliographique

RevueScientia Sinica Chimica · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerizationPolymerChemical reaction engineeringMaterials sciencePolyolefinCopolymerRadical polymerizationNanotechnologyPolymer sciencePolymer chemistryChemical engineeringProcess engineeringCatalysisChemistryOrganic chemistryEngineeringComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical product engineering represents an emerging discipline rooted to chemical engineering. Its core content of research lies in precision production of chemical structures. Polymer products contain complex structures at multiple scales. Polymerization processes, to a large extent, determine polymer chain microstructures and morphologies. In the recent years, we developed various polymerization processes and produced polymers having precisely designed chain microstructures. These polymer products showed high performances and superior material properties in targeted applications. Our methodology employs kinetic modeling combined with reactor technologies, based on extensive mechanistic research on polymerization mechanisms. In controlled/living radical (co) polymerization, we developed a novel model-based computer-programed semi-batch copolymerization technology that allows unprecedented precise control over end-to-end copolymer composition of individual chains. In catalytic polymerization of olefins, we developed a reactor technology for in-situ production of polyolefin alloys. This paper provides a brief summary of the recent advances in the polymer product engineering researches.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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