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Enregistrement W3158076433 · doi:10.1039/d1sm00515d

Spinodal decomposition of chemically fueled polymer solutions

2021· article· en· W3158076433 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSpinodal decompositionSpinodalDecompositionPolymerMaterials scienceChemical physicsChemical engineeringThermodynamicsPolymer scienceChemistryPhysicsOrganic chemistryPhase (matter)Composite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Out-of-equilibrium phase transitions driven by dissipation of chemical energy are a common mechanism for morphological organization and temporal programming in biology. Inspired by this, dissipative self-assembly utilizes chemical reaction networks (CRNs) that consume high-energy molecules (chemical fuels) to generate transient structures and functionality. While a wide range of chemical fuels and building blocks are now available for chemically fueled systems, so far little attention has been paid to the phase-separation process itself. Herein, we investigate the chemically fueled spinodal decomposition of poly(norbornene dicarboxylic acid) (PNDAc) solution, which is driven by a cyclic chemical reaction network. Our analysis encompasses both the molecular level in terms of the CRN, but also the phase separation process. We investigate the morphology of formed domains, as well as the kinetics and mechanism of domain growth, and develop a kinetic/thermodynamic hybrid model to not only rationalize the dependence of the system on fuel concentration and pH, but also open pathways towards predictive design of future fueled polymer systems.

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.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0060,002

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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