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Enregistrement W2885384084 · doi:10.1021/acs.jpcc.8b06724

Topochemical Polymerization of Phenylacetylene Macrocycles under Pressure

2018· article· en· W2885384084 sur OpenAlexaff
Andrea Lapini, Samuele Fanetti, Margherita Citroni, Roberto Bini, Charles-Olivier Gilbert, Simon Rondeau‐Gagné, Jean‐François Morin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePolydiacetylene-based materials and applications
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversité Laval
Organismes subventionnairesAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésPhenylacetylenePolymerizationMaterials scienceCovalent bondCarbon nanotubeAbsorption (acoustics)PhotochemistryAmbient pressureAlkyneThermal decompositionNanostructureChemical engineeringChemistryNanotechnologyOrganic chemistryPolymerCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-assembly of organic macrocycles has been exploited as a preliminary step in the synthesis of soluble and tailorable carbon-based nanostructures. Functionalized nanotubes have been prepared using, as core building blocks, nearly planar ring structures containing several alkyne units, exploiting the geometry achieved in the spontaneous preassembling step driven by π interaction. Covalent cross-linking between these units was achieved by thermal or photochemical activation with UV light. Here, we apply a moderate pressure in a sapphire anvil cell (1.0 GPa) to facilitate the preassembling and induce the cross-linking under pressure either with visible light, absorbed by two-photon absorption, or thermally. We observe a high yield of enhanced quality cross-linked nanotubes in a sample, showing, at ambient pressure, only side-chain decomposition. These results show that moderate pressures, easily achievable in large volume cells, are able to selectively favor topochemical reactions in such complex organic systems.

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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