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Enregistrement W3087014615 · doi:10.1002/pol.20200527

Facile synthesis of phenyl‐rich functional siloxanes from simple silanes

2020· article· en· W3087014615 sur OpenAlexaff
Alyssa F. Schneider, Emily K. Lu, Guanhua Lu, Michael A. Brook

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganoboron and organosilicon chemistry
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiloxaneCopolymerCationic polymerizationMonomerSilanesBranching (polymer chemistry)Polymer chemistryPolymerSiliconeChemistryHydrolysisInert gasMaterials scienceOrganic chemistrySilane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Phenyl‐rich silicone polymers are used for their excellent thermal properties and high refractive indices. Traditional syntheses of these polymers utilize cationic or anionic equilibration, which limits the molecular weights that can be achieved due, in part, to the coproduction of cyclic monomers that must be removed. Kinetically controlled processes may reduce the impact of these limitations, but require high temperatures, alkyllithium initiators and an inert atmosphere; precise structures are difficult to access. The Piers‐Rubinsztajn reaction, combined with hydrolysis, allows the synthesis of highly ordered, Si‐H terminated, phenyl‐rich silicone homo‐ and copolymers comprised of phenylmethyl, diphenyl and, dimethylsilicone monomers. The processes are mild and permit a high level of structural control, including alternating copolymers with different levels of phenyl content (Ph/Si = 0.3–1.5) with molecular weights up to ~100 kDa. Yet higher molecular weights could be achieved—M n up to 300 kDa—when phenyl‐rich siloxanes were incorporated into block copolymers with dimethylsilicones (Ph/Si = 0.4). Unlike kinetic processes in which cyclic byproducts are formed by redistribution or backbiting (particularly at high conversion), in this process cyclics form near the onset of the reaction and only with low molecular weight starting materials (< 4 siloxane units).

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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