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Enregistrement W2773869157 · doi:10.1002/marc.201700575

Thermally Labile Self‐Healable Branched Gel Networks Fabricated by New Macromolecular Engineering Approach Utilizing Thermoreversibility

2017· article· en· W2773869157 sur OpenAlexafffund
Sungmin Jung, Twinkal Patel, Jung Kwon Oh

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesKorea Research Institute of Chemical TechnologyCanada Research Chairs
Mots-clésMacromoleculeMaleimidePolymerPolymerizationMaterials scienceThermosetting polymerFuranPolymer chemistrySelf-healingBranching (polymer chemistry)Dissociation (chemistry)CopolymerChemical engineeringPolymer scienceChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new approach based on macromolecular engineering through thermoreversibility is reported to fabricate the engineered gel networks of thermally labile branched polymers exhibiting robust self‐healing. This approach centers on the synthesis of linear polymers having Diels–Alder cycloadducts in the backbones (DALPs) through A2 + B2 step‐growth polymerization of a difunctional furan and a difunctional maleimide. Reactive mixtures of the resulting DALP with a polyfuran at elevated temperature allow for the formation of engineered gel networks through random dissociation of backbone DA linkages of the DALPs by retro‐Diels–Alder reaction, followed by their reconstruction in the presence of polyfuran (with functionality > 2) by Diels–Alder reaction. Optimizing the ratio of furan to DA linkages in the reactive mixtures yields thermally labile networks exhibiting excellent thermoreversibility. Effective self‐healing demonstrated with reconstruction from two separate pieces and complete void filling on surface cuts as well as recovery of healing viscoelasticity suggest that the new macromolecular engineering approach offers versatility toward the development of thermally mendable thermosets.

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 seuil0,003

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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