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Enregistrement W2467395858 · doi:10.1021/acs.macromol.6b00919

The Combined Influence of Monomer Concentration and Ionization on Acrylamide/Acrylic Acid Composition in Aqueous Solution Radical Batch Copolymerization

2016· article· en· W2467395858 sur OpenAlexaff
Calista Preusser, Ikenna H. Ezenwajiaku, Robin A. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLanthanide and Transition Metal Complexes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesBASF
Mots-clésComonomerMonomerAqueous solutionChemistryIonizationAcrylic acidAcrylamideCopolymerComposition (language)Reactivity (psychology)Polymer chemistryAnalytical Chemistry (journal)PolymerOrganic chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An in situ NMR technique is used to measure the relative monomer consumption rates of acrylamide (AM) and acrylic acid (AA) over a broad range of initial comonomer compositions, initial monomer concentrations (5–40 wt % in aqueous solution), and the complete range of AA ionization. The composition drift with conversion was found not only to be a strong function of AA ionization but also to vary systematically with monomer concentration, with the latter influence increasing at increased degrees of ionization. The coupled effect is captured by expressions developed to represent the monomer reactivity ratios as a function of these two major variables. The proposed correlation, easily implemented into any modeling framework, is based on experimentally measured composition over a much broader range of conditions than examined in previous studies and accurately captures the effect of monomer concentration at low and high degrees of ionization.

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 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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