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Enregistrement W3186264873 · doi:10.1002/pol.20210479

Hydrogenation of poly(myrcene) and poly(farnesene) using diimide reduction at ambient pressure

2021· article· en· W3186264873 sur OpenAlexafffund
Sharmaine B. Luk, Adrien Métafiot, Judith Morize, Emmanuel Edeh, Milan Marić

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésmyrPolymer chemistryPolymerizationDouble bondThermal stabilityChemistryPolymerMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ambient pressure chemical hydrogenation using p‐toluene sulfonyl hydrazide (TSH) via thermal diimide formation (N2H2) permitted reduction of double bonds of poly(myrcene) (poly[Myr]) and poly(farnesene) (poly[Far]). Both pendent and backbone double bonds in poly(Myr) (Mn = 56 kg/mol) and poly(Far) (Mn = 62 kg/mol) synthesized by conventional free radical polymerization were hydrogenated to almost completion. Furthermore, TSH semi‐batch addition efficiently hydrogenated double bonds, while avoiding undesired autohydrogenation of diimides that occurred in batch mode. Thermal stability improved for hydrogenated poly(Myr) and poly(Far), where temperature at 10% weight loss (T10%) increased from 188 to 404°C for poly(Myr) and from 310 to 379°C for poly(Far). Tgs of poly(Myr) and poly(Far) also increased by about 10–25°C, indicating increased stiffness after hydrogenation. Finally, viscosities of poly(Myr) and poly(Far) were also increased after hydrogenation, and a greater increase was observed for poly(Myr) (by two orders of magnitude from 102 to 104 Pa s) due to its Mn being much higher than its entanglement molecular weight. Poly(Far) viscosity only increased by 1.5 times after hydrogenation (~104 Pa s), comparable to the poly(Myr) after hydrogenation, suggesting unsaturated poly(Far) was more entangled than unsaturated poly(Myr) because of its longer side chains.

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 seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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