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Enregistrement W3006921964 · doi:10.1002/app.49128

Influence of HMTA ligand in MMA AGET ATRP emulsion polymerization

2020· article· en· W3006921964 sur OpenAlexaff
Mohammed Awad, Ramdhane Dhib, Thomas A. Duever

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerizationGel permeation chromatographyMonomerChemistryMethyl methacrylateAtom-transfer radical-polymerizationEmulsion polymerizationPolymer chemistryPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Interactions of hexamethylenetetramine ligand in atom transfer radical polymerization initiated by activator generated by electron transfer were studied. Polymerization of methyl methacrylate was done using two‐step experimental procedure in 2 L emulsion batch reactor at 50, 60, and 80°C. The selection of reactant ratios was quite challenging for a reactor of this size. Replicate runs were conducted for data reproducibility purpose. Gravimetry method and gel permeation chromatography were used to determine monomer conversion, Mn, and PDI of polymer samples. PMMA produced was also characterized by means of dynamic light scattering, Fourier‐transform infrared spectroscopy and nuclear Magnetic Resonance spectroscopy. Results showed high monomer conversion up to 93% and Mn ranging 243–274 kg/mol with PDI from 1.45 to 1.60. Besides, combining HMTA with sodium dodecyl sulfate, an anionic surfactant, a well‐controlled polymer with a lower Mn of 201 kg/mol and PDI of 1.56 was obtained in 3 hr reaction time.

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 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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