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Enregistrement W2594696124 · doi:10.1002/asia.201700160

Sequential Functionalization of a Natural Crosslinker Leads to Designer Silicone Networks

2017· article· en· W2594696124 sur OpenAlexafffund
Scott Laengert, Alyssa F. Schneider, Eric Lovinger, Michael A. Brook

Notice bibliographique

RevueChemistry - An Asian Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganoboron and organosilicon chemistry
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrosilylationSiliconeCatalysisPlatinumElastomerChemistryPolymer chemistrySurface modificationMaterials scienceCombinatorial chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Precise silicone networks are difficult to prepare from multiple starting materials because of poor spatial control over crosslink location, competing side reactions, and incompatible catalysts among other reasons. We demonstrate that cure processes catalyzed by B(C 6 F 5 ) 3 (the Piers–Rubinsztajn reaction) and platinum‐catalyzed hydrosilylation are perfectly compatible, and can be used in either order. It is possible to perform three different, selective, sequential reactions in the same pot using H‐terminated silicones as chain extenders in all cases to give explicit networks. Eugenol, a readily available aromatic compound, acts as a trifunctional crosslinker (HO, MeO, HC=CH 2 ), each functional group of which can be induced to undergo selective reaction. With platinum catalysis, the reaction of SiH groups with alkenes is fastest, while B(C 6 F 5 ) 3 catalyzes reaction at phenols much faster than methoxybenzene. Thus, a variety of H‐terminated telechelic siloxanes can be used to form chain extended polymers or elastomers or foams in which the morphology of the material and its constituent parts can be manipulated at will.

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 seuil0,004

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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