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Enregistrement W2527956406 · doi:10.1680/jgrma.16.00010

Greener solvent systems for copper wire-mediated living radical polymerisation

2016· article· en· W2527956406 sur OpenAlexaff
Oxana Shibaeva, Pascale Champagne, Michael F. Cunningham

Notice bibliographique

RevueGreen Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug Administration
Mots-clésSolventDimethyl sulfoxidePolymerizationDispersityPolyethylene glycolPEG ratioPolymer chemistryPolypropylene glycolEthylene glycolMaterials scienceAcrylateMethyl acrylateEthanolPolymerChemistryOrganic chemistryCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper wire-mediated living radical polymerisation (LRP) is a powerful tool that provides numerous opportunities for the development of new materials. It requires very low catalyst loading and mild reaction conditions; however, it typically involves the use of organic solvents. The authors have investigated the use of greener solvent systems to replace traditional volatile organic solvents without detrimentally affecting polymerisation. The effects of these alternative solvents on the control over polymerisation and polymer characteristics were investigated for the polymerisation of methyl acrylate initiated by ethyl 2-bromoisobutyrate. Copper wire-mediated LRP was conducted in dimethyl sulfoxide (DMSO), polyethylene glycol (PEG) and polypropylene glycol (PPG) and binary mixtures of PEG–DMSO, PEG–ethanol, PPG–DMSO and PPG–ethanol with total solvent volume fractions of 33 and 50%. Secondary solvent fractions in the binary mixtures were examined at 10 and 25% of the total solvent volume. The two most effective greener solvent systems were 33% v/v of 75% PEG–25% ethanol and 33% v/v of 75% PPG–25% ethanol. Both were shown to provide excellent control over polymerisation and a high degree of livingness. The poly(methyl acrylate) produced in these solvent systems retained high bromine chain-end functionality (>90%) and low dispersity (∼1·1).

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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