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Enregistrement W2891791921 · doi:10.1002/app.46622

A novel approach for synthesis of poly(norbornene)‐<i>co</i>‐poly(styrene) block copolymers via metathesis polymerization and free‐radical polymerization

2018· article· en· W2891791921 sur OpenAlexaff
Pengcheng Miao, Shaohui Lin, Garry L. Rempel, Qinmin Pan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthetic Organic Chemistry Methods
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSoochow UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChain transferCopolymerPolymerizationLiving free-radical polymerizationPolymer chemistryNorborneneLiving polymerizationRadical polymerizationReversible addition−fragmentation chain-transfer polymerizationIonic polymerizationMaterials scienceChain-growth polymerizationDispersityCatalytic chain transferEnd-groupRing-opening metathesis polymerisationChemistryMetathesisPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is successfully realized that block copolymers are synthesized via metathesis polymerization followed by free‐radical polymerization. This method is performed using styrene (St) and norbornene, one block is synthesized using the Grubbs second generation catalyst in the presence of chain transfer agents, and the subsequent polymerization of St is initiated by azo compounds to complete the additional blocks in the copolymers. The use of free‐radical polymerization instead of controlled radical polymerization or ionic polymerization can be potentially superior for industrialization. As a result, the molecular weights of the block copolymers ranging from 10.4 to 54.3 kDa and polydispersity indices ranging from 1.30 to 1.91 are obtained. In principle, this new method can be potentially useful to prepare a broad range of block copolymers with cyclic olefin groups in the main chains, which may be used in some particular applications.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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