Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advancements in the synthesis of sulfur‐rich materials are driving progress across diverse fields owing to the rich and tunable functionalities of those materials. These materials are typically valued for their electrochemical behaviors, high refractive indices, heavy metal affinity, and ability to form dynamic covalent bonding. As a result, their applications span various industries including electronics, catalysis, lithium‐sulfur batteries, water reclamation, and optoelectronics. Moreover, elemental sulfur, a byproduct of the petroleum industry, is produced abundantly, necessitating the exploration of novel valorization routes for polymers made from this feedstock. The unique combination of properties of sulfur‐rich polymers also makes them an ideal platform for the development of high‐performance functional coatings, offering durability and tailored functionalities for protective coatings, thus enhancing materials lifespan and performances in a variety of environmental conditions. The presence of dynamic covalent bonds in many sulfur‐rich polymers enables the creation of self‐healing coatings, while sulfur itself or the comonomers can contribute to antimicrobial, antifouling, and corrosion‐resistant properties. Furthermore, sulfur‐rich polymers have the potential to be used in the design of icephobic and superhydrophobic coatings. This underscores the versatility of sulfur‐rich polymers as a platform for the creation of advanced coatings with superior properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».