MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2778928102 · doi:10.1021/acssuschemeng.7b03617

Tuning the Rheological, Thermal, and Solid-State Properties of Branched PLA by Free-Radical-Mediated Reactive Extrusion

2017· article· en· W2778928102 sur OpenAlexafffund
Praphulla Tiwary, Marianna Kontopoulou

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsQueen's University
Mots-clésReactive extrusionRheologyMolar massCrystallinityExtrusionMaterials sciencePeroxideIzod impact strength testChemical engineeringStrain hardening exponentOrganic peroxideChemistryPolymer chemistryComposite materialPolymerOrganic chemistryCopolymerUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this work is to establish structure–property relations of poly(lactide) (PLA) formulations that were branched by peroxide-mediated reactive extrusion, in the presence of triallyl trimesate (TAM) coagent. Based on detailed evaluations of the molar mass distributions and rheological properties we deduce that modified PLA consists of a population of linear, and long chain branched (LCB) PLA chains, depending upon the amount of the peroxide and coagent. Even though peroxide alone does not induce significant changes in the architecture, TAM is very effective in producing LCB structures, which result in substantial increases in viscosity, elasticity, as well as strain hardening characteristics. At high DCP and TAM loadings, cross-linked structures are obtained. The reactively modified formulations have higher molar mass, which results in improved Izod impact strength, whereas the rest of the properties, including their capacity to degrade hydrolytically, are maintained. Furthermore, these materials develop high amounts of crystallinity, when cooled under well-controlled conditions, revealing a nucleating effect, which promotes crystallization.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Sustainable Chemistry & EngineeringMême sujetbiodegradable polymer synthesis and propertiesTravaux en français237 207