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Enregistrement W2589017647 · doi:10.1021/jacs.6b12503

Uniform “Patchy” Platelets by Seeded Heteroepitaxial Growth of Crystallizable Polymer Blends in Two Dimensions

2017· article· en· W2589017647 sur OpenAlexaff
Ali Nazemi, Xiaoming He, Liam R. MacFarlane, Robert L. Harniman, Ming-Siao Hsiao, Mitchell A. Winnik, Charl F. J. Faul, Ian Manners

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilDirectorate-General for Research and InnovationUniversity of BristolEuropean Commission
Mots-clésPolymerDispersityCrystallizationCopolymerChemistryTransmission electron microscopyChemical engineeringCrystal growthFacetingNanotechnologyMaterials sciencePolymer chemistryCrystallographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rectangular platelets formed by the self-assembly of block copolymers in selective solvents are of interest for a range of applications. Recently, we showed that the seeded growth of crystallizable blends of a block copolymer and homopolymer yields well-defined, low area dispersity examples of these two-dimensional (2D) structures. The key feature was the use of the same crystallizable polymer segment in the seed and blend components to enable an efficient homoepitaxial growth process. Herein we demonstrate that this 2D crystallization-driven self-assembly approach can be extended to heteroepitaxial growth by the use of different crystallizable polymers with compatible crystal structures. This allows the formation of well-defined "patchy" rectangular platelets and platelet block comicelles with different core chemistries. The use of scanning transmission electron microscopy-energy-dispersive X-ray spectroscopy provided key information on the spatial location of the components in the resulting assemblies and thereby valuable insight into the 2D heteroepitaxial growth process.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations108
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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