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Enregistrement W2972173862 · doi:10.1038/s42004-019-0207-3

A polyrotaxanated covalent organic network based on viologen and cucurbit[7]uril

2019· article· en· W2972173862 sur OpenAlexfundno aff
Gobinda Das, Sudhir Kumar Sharma, Thirumurugan Prakasam, Felipe Gándara, Renny Mathew, Nour Alkhatib, Na’il Saleh, John-Carl Olsen, Maria Baias, Serdal Kırmızıaltın, Ramesh Jagannathan, Ali Trabolsi

Notice bibliographique

RevueCommunications Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCovalent Organic Framework Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityMinisterio de Economía y CompetitividadNew York University Abu Dhabi
Mots-clésViologenCovalent bondImineSupramolecular chemistryCucurbiturilMoleculeLinkerCovalent organic frameworkAldehydeCondensationChemistryPolymer chemistryMaterials scienceChemical engineeringPhotochemistryOrganic chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since their initial presentation in 2005 by Yaghi and co-workers, covalent organic frameworks (COFs) have been the focus of much development. Here we introduce mechanical bonds into COFs by employing a method that involves supramolecular self-assembly, dynamic imine-bond formation, and liquid-liquid interfacial condensation and produces a continuous 2D polyrotaxaneted film. A diamino-viologen linker is complexed with the macrocycle cucurbit[7]uril (CB[7]) to form pseudorotaxanes that then condense with an aromatic tri-aldehyde core at the interface of two solvents. The unrotaxanated COF is prepared by condensing the viologen and the trialdehyde in the absence of CB[7], and the chemical and physical properties of the formed films are compared. The CB[7]–encapsulated film is mechanically and thermally more robust and more luminescent. The synthetic strategy presented here allows the incorporation of mechanically interlocked molecules (MIMs) into polymeric materials and provides access to materials that have properties and functionalities that are yet to be explored.

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 seuil0,004

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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