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Enregistrement W4232620028 · doi:10.1002/ange.202100953

Mechanistic Investigation on Copper–Arylacetylide Polymerization and Sensing Applications

2021· article· en· W4232620028 sur OpenAlexaff
Quanduo Liang, Xiaoyong Chang, Yaqiong Su, Samuel M. Mugo, Qiang Zhang

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence and Fluorescent Materials
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesJilin Scientific and Technological Development ProgramNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésDispersityPolymerizationMonomerPolymerMolar mass distributionReaction mechanismPolymer chemistryDensity functional theoryChemistryMaterials scienceStreptavidinChemical engineeringPhotochemistryComputational chemistryCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Exploration of new polymerization reactions is very intriguing in fundamental and practical research, which will advance reaction theories and produce various functional materials. Herein, we report a new polymerization method based on the reaction of Cu I and arylacetylide, which generates linear polymers with high molecular weight and low polydispersity index of molecular weight. The Cu–arylacetylide polymerization exhibits different characteristics with traditional polymerizations such as mild reaction temperature, air atmosphere reaction, high molecular weight, fast polymerization rate, and imprecise molar ratio between monomers. The bond formation path and activation energy of each step was investigated by density functional theory calculations to understand the reaction mechanism. The poly(Cu‐arylacetylide)s exhibit strong fluorescence emission and inherent semiconductive properties, which have been used to fabricate an electronic device for streptavidin sensing.

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 seuil0,008

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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