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Enregistrement W2965739038 · doi:10.1002/pola.29454

Light‐driven atom transfer radical polymerization on supramolecular complexes of conjugated polymers and single‐walled carbon nanotubes

2019· article· en· W2965739038 sur OpenAlexafffund
Darryl Fong, Jason Yeung, Alice Lang, Alex Adronov

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science Part A Polymer Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAtom-transfer radical-polymerizationCarbon nanotubePolymerDispersityMaterials scienceNanotubePolymerizationPolymer chemistryConjugated systemRadical polymerizationPhotochemistryChemical engineeringChemistryNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Previous approaches used to decorate latently reactive conjugated polymer‐coated carbon nanotube complexes have utilized “grafting‐to” strategies. Here, we coat the carbon nanotube surface with a conjugated polymer whose side chains contain the radical initiator, α‐bromoisobutyrate, which enables atom transfer radical polymerization (ATRP) from the polymer–nanotube surface. Using light to generate Cu(I) in situ , ATRP is used to grow narrow dispersity polymer chains from the polymer–nanotube surface. We confirm the successful polymerization of (meth)acrylates from the polymer–nanotube surface using a combination of gel permeation chromatography and infrared spectroscopy. Strikingly, we demonstrate that nanotube optoelectronic properties are preserved after radical‐mediated polymer grafting using Raman spectroscopy and photoluminescence mapping. Overall, this work elucidates a method to grow narrow dispersity polymer chains from the polymer–nanotube surface using light‐driven radical chemistry, with concurrent preservation of nanotube optoelectronic properties. © 2019 Wiley Periodicals, Inc. J. Polym. Sci., Part A: Polym. Chem. 2019, 57, 2015–2020

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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