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Enregistrement W2513098007 · doi:10.1021/acs.jpcb.6b07298

Inhibiting the Self-Sorting Behavior in the Blends of a Homologous Set of Polyurethane Model Compounds

2016· article· en· W2513098007 sur OpenAlexafffund
Anita S.W. Chan, P. R. Sundararajan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPolyurethaneHomologous chromosomeSortingSet (abstract data type)Materials scienceChemistryPolymer scienceComposite materialChemical engineeringComputer scienceEngineeringBiochemistryAlgorithmGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-sorting is the phenomenon in which there is high fidelity recognition and preference only for self and avoidance of nonself (narcissistic self-sorting). It has been observed in a number of biological systems and chiral synthetic molecules. We found that blends of biscarbamates, which are model compounds for polyurethanes, self-sort during crystallization [ J. Phys. Chem. B 2008 , 112 , 4223 - 4232 ], although these are not chiral molecules. Even if the two components in the blend differ only by a couple of CH2 groups in the side chain length, no intercomponent hydrogen bond forms, and the molecules self-sort. They do not show any cocrystallization despite being part of a homologous series. We believe that it is the first reported example such behavior among synthetic nonchiral molecules. This is similar to the behavior of blends of hydrogen-bonding polymers including polyurethanes. We show that the difference in the growth rates of the individual species is responsible for the self-sorting behavior in these nonchiral synthetic compounds. While self-sorting might be advantageous for separation of blends, it poses a challenge for modifying properties such as the melting temperatures, spherulite size, etc., for various applications. We will discuss methods that were attempted to bridge the self and nonself that would lead to a more homogeneous system. We evaluated the miscibility using differential scanning calorimetry (DSC), since the occurrence of a single or multiple endotherms would indicate molecular level miscibility. This is similar to the behavior of glass transition temperatures in the case of polymer blends. Optical microscopy (OM) and X-ray diffraction (XRD) were also used. It is concluded that irrespective of the protocol followed for preparing the mixtures, mutual plasticization occurred in most cases (i.e., mixing of domains of the two species) and not molecular mixing.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,185

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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