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Enregistrement W2567510855 · doi:10.1007/s11746-016-2925-3

Synthesis of Chlorinated and Non‐chlorinated Polyols from Model Cross‐Metathesis Modified Triacylglycerols

2016· article· en· W2567510855 sur OpenAlexafffund
Prasanth K.S. Pillai, Shaojun Li, Laziz Bouzidi, Suresh S. Narine

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIndustry CanadaGrain Farmers of Ontario
Mots-clésPolyolMoietyChemistryOrganic chemistryMetathesisRegioselectivityPolyurethaneCrystallizationDiolCatalysisPolymerizationPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Three pure triacylglycerols (TAG) containing decenoic acid (D), and stearic acid (S), were hydroxylated into chlorinated and non‐chlorinated polyols and studied in detail. D is a fatty moiety that can result from the cross metathesis of small olefins with common vegetable oils such as soybean oil. A fundamental understanding relating chemical composition and derived structure, particularly the number and position of the hydroxyl groups, to physical properties was established allowing us to add some perspective to the growing body of knowledge on industrially relevant polyol and polyurethane systems produced with metathesis‐modified TAG (MTAG). The hydroxyl value, crystallization and melting behaviors, thermal degradation behavior of the polyols were directly related to their peculiar shortened and primary functionality inherited from the parent MTAG. The effect of regiochemistry on the physical properties of the polyols was investigated with the chromatography fractions of the trichlorinated polyol of propane‐1,2,3‐triyl tris(dec‐9‐enoate), giving an unhindered insight into the role of short and terminal functionality of MTAG polyols that will help select the optimal isomer composition for designer polyurethane materials.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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