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Enregistrement W2955551274 · doi:10.1021/acs.macromol.9b00910

Highly Ordered Sub-10 nm Patterns Based on Multichain Columns of Side-Chain Liquid Crystalline Polymers

2019· article· en· W2955551274 sur OpenAlexaff
Xu‐Qiang Jiang, Ruiying Zhao, Wen-Ying Chang, Dongxiao Yin, Yechang Guo, Wei Wang, Dehai Liang, Shuang Yang, An‐Chang Shi, Er‐Qiang Chen

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaFudan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSide chainPolymerMaterials scienceShearing (physics)NanotechnologyPhase (matter)Liquid crystallineNanostructureSelf-assemblyMesogenCrystallographyComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of nanotechnology relies crucially on the ability to fabricate materials with desired nanostructures. Because of their precise side-chain structure and versatile ordered morphologies, side-chain liquid crystalline polymers can provide a novel material platform to obtain sub-10 nm structures via their self-assembly. Here we show that for a newly designed side-chain liquid crystalline (LC) polynorbornene ( P1 ) with a slim hemiphasmid mesogen microphase separation between the main and side chains drives the spontaneous formation of hexagonal columnar phase (Φ h ) composed of cylinders with a uniform diameter of 8.3 nm. At every cross section of the cylinder there are more than a dozen P1 chains laterally bundled together. The cylinders can grow axially when more chains join in becoming extraordinarily long to over several micrometers. Simple shearing can produce P1 thin films with very good orientation of the Φ h phase at the macroscopic scale. More interestingly, we show that directed self-assembly of graphoepitaxy of P1 also provides an efficient route to obtain the patterned cylinders, making its applications in nanotechnology highly possible.

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 seuil0,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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