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Enregistrement W2623930691 · doi:10.1073/pnas.1701386114

Manipulating the ABCs of self-assembly via low-χ block polymer design

2017· article· en· W2623930691 sur OpenAlexaff
Alice B. Chang, Christopher M. Bates, Byeongdu Lee, C. M. Garland, Simon C. Jones, Russell K. W. Spencer, M. W. Matsen, Robert H. Grubbs

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCamille and Henry Dreyfus FoundationArgonne National LaboratoryU.S. Department of DefenseNational Science Foundation
Mots-clésLamellar structurePolymerConverseCopolymerMaterials scienceChemical physicsTransmission electron microscopyDomain (mathematical analysis)Block (permutation group theory)Morphology (biology)Self-assemblySoft matterMolar massLamellar phaseCrystallographyNanotechnologyPhysicsChemistryMathematicsColloidComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Molecular sequence and interactions dictate the mesoscale structure of all self-assembling soft materials. Block polymers harness this relationship to access a rich variety of nanostructured materials but typically require energetically unfavorable (high-χ) interactions between blocks. Contrary to this convention, we demonstrate that ABC triblock terpolymers featuring low-χ interactions between end blocks can self-assemble into a unique mixed morphology that subverts the demands of chain connectivity. As a consequence of block–block mixing, the characteristic length scales of these self-assembled structures exhibit an unusual trend: As the total polymer size increases, the domain spacing decreases. These developments expand the vocabulary of block polymer design and open additional avenues for manipulating the self-assembly of synthetic macromolecules.

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,301
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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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