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Enregistrement W3198097799 · doi:10.1002/mats.202100053

Binary Blends of Diblock Copolymers: An Efficient Route to Complex Spherical Packing Phases

2021· article· en· W3198097799 sur OpenAlexafffund
Jiayu Xie, Yu Li, An‐Chang Shi

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Theory and Simulations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCopolymerMaterials sciencePhase diagramPhase (matter)Chain (unit)Polymer chemistryChemical physicsPolymerChemistryPhysicsOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The phase behavior of binary blends composed of AB and AB diblock copolymers is systematically studied using the polymeric self‐consistent field theory, focusing on the formation and relative stability of various spherical packing phases. The results are summarized in a set of phase diagrams covering a large phase space of the system. Besides the commonly observed body‐centered‐cubic phase, complex spherical packing phases including the Frank–Kasper A15, and the Laves C14, C15 phases could be stabilized by the addition of longer AB‐copolymers to asymmetric AB‐copolymers. Stabilizing the complex spherical packing phases requires that the added AB‐copolymers have a longer A‐block and an overall chain length at least comparable to the host copolymer chains. A detailed analysis of the block distributions reveals the existence of inter‐ and intra‐domain segregation of different copolymers, which depends sensitively on the copolymer length ratio and composition. The predicted phase behaviours of the AB/AB diblock copolymer blends are in good agreement with previous experimental and theoretical results. The study demonstrates that binary blends of diblock copolymers provide an efficient route to regulate the emergence and stability of complex spherical packing phases.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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