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Enregistrement W4226162634 · doi:10.26434/chemrxiv-2021-jh72b

Mechanochemical Ring-Opening Metathesis Polymerization: Development, Scope, and Mechano-Only Copolymer Synthesis

2021· preprint· en· W4226162634 sur OpenAlexaff
Gue Seon Lee, Hyo Won Lee, Hyun Sub Lee, Taeyang Do, Jean‐Louis Do, Jeewoo Lim, Tomislav Friščić, Jeung Gon Kim

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthetic Organic Chemistry Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSamsung Science and Technology Foundation
Mots-clésROMPMonomerCopolymerMaterials sciencePolymerizationBall millChemical engineeringMechanochemistryPolymer chemistryMetathesisPrecipitation polymerizationRing-opening metathesis polymerisationMiscibilityPolymerRadical polymerizationComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ruthenium-alkylidene initiated ring-opening metathesis polymerization (Ru-ROMP) was realized under solid-state conditions employing a mechanochemical ball milling method, promoting greenness and broadening scope. High-speed ball milling provided sufficient mixing and energy to the reaction mixture comprised of the catalyst and solid monomers, thus eliminating the need for solvents. Studies on the catalytic species and ball milling parameters (liquid-assisted grinding, vibration frequency, and ball size) revealed that mechanical energy regulated solid-state Ru-ROMP and it follows similar mechanistic features of solution-phase reactions. The solubility and miscibility of monomer and Ru-initiator are not a limitation in solid-state ball milling. Without the use of a solvent, a wide spectrum of solid monomers, including ionomer, fluorous monomer, and macromonomers, were successfully polymerized. Finally, effective direct copolymerization of immiscible monomers such ionic/hydrophobic and ionic/fluorous monomers resulted in a set of copolymers that are difficult to make using traditional solution procedures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,242 · 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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