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Enregistrement W2727093357 · doi:10.1002/pola.28685

Backbone rearrangement during olefin capture as the rate limiting step in molecular olefin polymerization catalysis and its effect on comonomer affinity

2017· article· en· W2727093357 sur OpenAlexaff
Francesco Zaccaria, Roberta Cipullo, Peter H. M. Budzelaar, Vincenzo Busico, Christian Ehm

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science Part A Polymer Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComonomerChemistryMonomerOlefin fiberCatalysisPolymer chemistryCopolymerPolymerizationInsertion reactionLimitingSelectivityPhotochemistryPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Available experimental data for several metallocenes indicate that the ethene/propene copolymerization ratio r c can be much more temperature dependent than would be expected if competing insertion transition states (TS) are rate limiting. Detailed exploration of the reaction paths reveals in several cases the existence of a “capture‐like” transition state before the actual insertion, with free energies close to the insertion TS. Movement around these transition states does not just involve monomer and chain, but also clear distortion of the ligand skeleton to allow entry of the monomer. Taking these additional TSs into account leads to much improved agreement with experiment for a series of metallocenes and a constrained geometry catalyst system. Depending on catalyst and temperature, selectivity is determined by competing insertion/insertion, capture/insertion or capture/capture. It seems likely that this is a common situation especially for highly efficient catalysts, complicating (but not preventing) prediction of copolymerization performance. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. J. Polym. Sci., Part A: Polym. Chem. 2017 , 55 , 2807–2814

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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