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Enregistrement W3198911103 · doi:10.32920/ryerson.14644038.v1

Modelling and experimental investigation of ARGET/AGET atom transfer radical polymerization systems

2021· preprint· en· W3198911103 sur OpenAlexaff
Ethan Massicotte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtom-transfer radical-polymerizationPolymerizationElectron transferPolymerMaterials scienceMethacrylateAcrylateRadical polymerizationAtom (system on chip)Chemical engineeringChemistryPhotochemistryCopolymerComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activators Generated by Electron Transfer (AGET) and Activators Regenerated by Electron Transfer (ARGET) Atom Transfer Radical Polymerization (ATRP) are emerging topics within the polymerization field. These techniques allow for better control over polymer structure and polymer size distributions than conventional polymerizations. However, investigations into these processes are lacking, especially from a modelling point of view. Therefore, a kinetic model of the ARGET ATRP of butyl methacrylate (BMA) in a solution medium and Hybrid Monte Carlo model of the AGET ATRP of butyl acrylate (BA) in a dispersed system were developed and compared with data. In addition, an experimental investigation of the AGET ATRP of BA was carried out to study the kinetic aspects of this polymerization. The results of these studies demonstrate that both models have relatively strong predictive powers, and that different kinetic regimes appear to be available within the dispersed system studied experientially.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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