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Enregistrement W2531886083 · doi:10.1016/j.jcis.2016.10.021

Effect of solvent quality and chain density on normal and frictional forces between electrostatically anchored thermoresponsive diblock copolymer layers

2016· article· en· W2531886083 sur OpenAlexaff
Junxue An, Xiaoyan Liu, Andra Dédinaité, Evgeniya Korchagina, Françoise M. Winnik, Per M. Claesson

Notice bibliographique

RevueJournal of Colloid and Interface Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilVetenskapsrådet
Mots-clésCopolymerChain (unit)SolventQuality (philosophy)Materials sciencePolymer chemistryChemistryChemical physicsChemical engineeringPolymerOrganic chemistryComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equilibration in adsorbing polymer systems can be very slow, leading to different physical properties at a given condition depending on the pathway that was used to reach this state. Here we explore this phenomenon using a diblock copolymer consisting of a cationic anchor block and a thermoresponsive block of poly(2-isopropyl-2-oxazoline), PIPOZ. We find that at a given temperature different polymer chain densities at the silica surface are achieved depending on the previous temperature history. We explore how this affects surface and friction forces between such layers using the atomic force microscope colloidal probe technique. The surface forces are purely repulsive at temperatures <40°C. A local force minimum at short separation develops at 40°C and a strong attraction due to capillary condensation of a polymer-rich phase is observed close to the bulk phase separation temperature. The friction forces decrease in the cooling stage due to rehydration of the PIPOZ chain. A consequence of the adsorption hysteresis is that the friction forces measured at 25°C are significantly lower after exposure to a temperature of 40°C than prior to heating, which is due to higher polymer chain density on the surface after heating.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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