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Polyferrocenylsilanes: Metal-Containing Polymers for Materials Science, Self-Assembly and Nanostructure Applications

2001· article· en· W4250864025 sur OpenAlexaff
Kevin Kulbaba, Ian Manners

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganoboron and organosilicon chemistry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopolymerNanostructurePolymerMaterials scienceSelf-assemblySupramolecular chemistryNanotechnologyFerrocenePolymerizationTransition metalPolymer chemistrySupramolecular polymersPolymer scienceMacromoleculeGlass transitionChemistryMoleculeCatalysisOrganic chemistryElectrochemistryElectrodePhysical chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyferrocenylsilanes represent a recently established, readily accessible class of transition metal-containing macromolecules consisting of alternating ferrocene and organosilane units. High molecular weight, soluble samples of these materials were first prepared in the early 1990's by thermal ring-opening polymerization (ROP) of silicon-bridged [1]ferrocenophanes ([1]silaferrocenophanes). More recently living anionic and transition metal-catalyzed ROP methodologies have been developed, which permit unprecedented access to controlled polymer architectures (e.g. block copolymers) with transition metals in the main chain. Polyferrocenylsilane homopolymers and block copolymers offer exciting opportunities in materials and supramolecular science and for nanostructure applications. In this article some recent research areas are discussed which illustrate the broad scope of these interesting new materials.

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 enseignants0,055
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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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