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Enregistrement W2966317366 · doi:10.1002/chem.201903138

Aromatic Embrace Motifs for Bulk Supramolecular Polymers

2019· article· en· W2966317366 sur OpenAlexafffund
Nicholas Lanigan, Abdeljalil Assoud, Wei Zhang, Xiaosong Wang

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSupramolecular Chemistry and Complexes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSupramolecular chemistryPolymerCyclopentadienyl complexAmorphous solidCrystallizationGlass transitionMaterials scienceMelting temperatureMoleculePolymerizationStructural motifCrystallographyCrystal structurePolymer chemistryChemistryChemical physicsOrganic chemistryComposite materialCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Frequently encountered in crystalline materials, aromatic embraces (AEs) are formed when arylated molecules interact through multiple concerted aromatic interactions. AEs are a robust motif that is suitable for the preparation of amorphous bulk supramolecular polymers (BSPs). Crystal engineering revealed that the polymorphic compound (PPh 3 )(Cp)Fe(CO){CO(CH 2 ) 5 CH 3 } (Cp=cyclopentadienyl), known as FpC 6 , assembled into various chain structures through several AE motifs. Upon melting, FpC 6 always adopted the same AE motif, which extended into the corresponding embracing “ladder” chains. The resultant BSP displayed typical polymer behaviour, including the presence of a glass transition and viscoelasticity, which allowed the effect of thermal history on the polymerisation behaviour to be explored. The ladder chains formed by the AE remain assembled at temperatures of up to 130 °C and were able to effectively suppress crystallisation during cooling. The ability of the AE to form chains at high temperatures and suppress crystallisation is a new opportunity to advance the field of BSPs and supramolecular chemistry.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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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