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Enregistrement W2987816884 · doi:10.3390/molecules24224133

Hyperbranched Silicone MDTQ Tack Promoters

2019· article· en· W2987816884 sur OpenAlexafffund
Sijia Zheng, Shuai Liang, Yang Chen, Michael A. Brook

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicone and Siloxane Chemistry
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSiliconeSilicone oilRheologyMaterials sciencePolymer scienceElastomerPolymerPolymer chemistryViscosityChemical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low molecular weight, highly crosslinked silicone resins are widely used as reinforcing agents for highly transparent elastomers and adhesion/tack promoters in gels. The resins are complex mixtures and their structure / property relationships are ill defined. We report the synthesis of a library of 2, 3 and 4-fold hyperbranched polymeric oils that are comprised of linear, lightly branched or highly branched dendronic structures. Rheological examination of the fluids and tack measurements of gels filled with 10, 25 or 50% dendronic oils were made. Viscosity of the hyperbranched oils themselves was related to molecular weight, but more significantly to branch density. The properties are driven by chain entanglement. When cured into a silicone gel, less densely branched materials were more effective in improving tack than either linear oils or Me3SiO-rich, very highly branched oils of comparable molecular weight, because the latter oils underwent phase separation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0030,003

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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