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Enregistrement W4408246515 · doi:10.1002/marc.202401097

Exploring Bio‐Based Monomers in Emulsion and Miniemulsion Polymerization

2025· review· en· W4408246515 sur OpenAlexafffund
Michael F. Cunningham

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMiniemulsionPolymerizationEmulsion polymerizationEmulsionMonomerPolymerEnvironmentally friendlyMaterials scienceChemical engineeringPolymer chemistryOrganic chemistryPolymer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainability is a key priority in polymer synthesis, aiming to reduce reliance on nonrenewable resources by using greener components in the polymerization process. Emulsion polymerization stands out as an environmentally friendly method for producing polymers due to its utilization of water as a dispersant. The use of renewable, bio-based materials in emulsion polymerization formulations further enhances the process sustainability. This review examines recent advancements in bio-based monomers as sustainable alternatives to petroleum-based monomers in emulsion and miniemulsion polymerization. These bio-based monomers include vegetable oils, lignin derivatives, terpenes, proteins, and carbohydrates. The most notable bio-based monomers from each category is examined, reviewing their incorporation into (mini)emulsion polymerization, the polymerization processes involved, the properties of the resulting products, and their diverse applications.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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