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Enregistrement W2598731932 · doi:10.1039/c6sm02808j

Self-assembly of gradient copolymers synthesized in semi-batch mode by nitroxide mediated polymerization

2017· article· en· W2598731932 sur OpenAlexaff
Kevin Wylie, Ian Bennett, Milan Marić

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopolymerDispersityMonomerNitroxide mediated radical polymerizationPolymerizationMethyl methacrylatePolymer chemistryMaterials scienceStyreneDegree of polymerizationChemical engineeringRadical polymerizationPolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of diffuse compositional interfaces on copolymer self-assembly was studied via gradient copolymers (GCP). Poly(methyl methacrylate)-grad-(styrene) (PMMA-grad-PSt) copolymers were synthesized in semi-batch mode using nitroxide-mediated polymerization (NMP) with varied monomer injection protocols to produce varied diffuse interfaces (number average molecular weights (Mn) ranged from 62 000 g mol−1 to 94 000 g mol−1 with dispersities (Đ) between 1.35 and 1.59). The GCPs were spun into thin films on substrates made neutral by (St-ran-MMA-ran-hydroxyethyl methacrylate) terpolymers and annealed at elevated temperature to produce vertically oriented microphase-separated domains. The GCPs were found to have domain spacing larger than equivalent monodisperse BCPs, due to their polydisperse nature. This effect was partially offset by the decrease in χ due to the gradient. GCPs synthesized with a single-injection protocol (i.e. less diffuse interfaces) were found to self-assemble into ordered domains. However, GCPs synthesized with long injection times (i.e. more diffuse interfaces) exhibited poor self-assembly attributed to their predicted statistical-copolymer-like middle sequence, which caused a reduction of the effective enthalpic interaction parameter.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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