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Enregistrement W4384828837 · doi:10.1002/pol.20230306

Regulating the self‐assembly of <scp>AB</scp>/<scp>CD</scp> diblock copolymer blends via secondary interactions

2023· article· en· W4384828837 sur OpenAlexafffund
Jiayu Xie, Chi To Lai, An‐Chang Shi

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésCopolymerMaterials scienceSelf-assemblyPhase (matter)Phase diagramSoft matterSPHERESBinary numberNanostructurePolymer blendBlock (permutation group theory)AmphiphileChemical physicsPolymer chemistryNanotechnologyChemical engineeringPolymerChemistryPhysicsComposite materialMathematicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Designed multiblock copolymers with complex architectures offer unlimited opportunities to obtain novel nanostructured phases, however, their synthesis could be challenging and expensive. An alternative approach to access desired nanostructures is to use blends of block copolymers with simple chain architectures and designed block‐block interactions. We use binary blends composed of AB and CD diblock copolymers as a model system to establish design principles of polymeric blends containing block copolymers. Specifically, we explore the phase behavior of AB/CD blends by using the polymeric self‐consistent field theory to construct phase diagrams of the blends focusing on the sphere‐forming regions in the phase space. We predict the formation of various spherical packing phases composed of either core‐shell‐structured spheres or binary spheres resembling metallic alloys. We demonstrate that the equilibrium morphology can be regulated by adjusting the blend composition and molecular parameters such as block fractions, conformational asymmetry, and segment‐segment interactions. The strategy of using secondary interaction in polymeric blends to control the phase behavior explored in the current study can also be generalized to other soft matter systems.

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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