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Enregistrement W4408397377 · doi:10.1080/1023666x.2025.2474015

A green chemistry of the polymerization of methyl methacrylate (MMA) and a new copolymer of propylene oxide (PO) using natural catalysts

2025· article· en· W4408397377 sur OpenAlexaff
Mohamed Benadda, Karima Oussadi, Boumediene Haddou, Asmaa Benettayeb, Basant Lal, Soumya Ghosh, Ahmad Hosseini–Bandegharaei

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Polymer Analysis and Characterization · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropylene oxideCopolymerMethyl methacrylatePolymerizationCatalysisPolymer chemistryMaterials scienceOxideChemical engineeringChemistryPolymerOrganic chemistryEthylene oxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of sustainable polymerization methods is essential for promoting green chemistry and minimizing environmental impact. This manuscript discusses the polymerization of methyl methacrylate (MMA), which resulted in a number-average molecular weight of Mn¯=52 400 g/mol and polydispersity of Ip=1.4, using a natural anionic catalyst. The yield of the polymerization is influenced by the ratio of Maghnite-Na + to monomer weight and the duration of the reaction. A yield of 65% was achieved with a maghnite-Na+/monomer weight ratio of 10% after 8 h of polymerizing methyl methacrylateMMA. Additionally, a new copolymer of propylene oxide (PO) and methyl methacrylate (MMA) was synthesized through cationic polymerization. This copolymerization was conducted in bulk at a temperature of 20 °C. The yield of the copolymerization depends on the amount of maghnite-H+ used and the length of the reaction time. This modification provides a nontoxic and effective proton source for the cationic polymerization of various vinylic and heterocyclic monomers. The highest yield of the copolymer was obtained using Algerian montmorillonite modified with 0.25 M H2SO4. The structures of the synthesized products were confirmed through 1H-NMR, 13C-NMR, Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR), gel permeation chromatography (GPC), and differential scanning calorimetry (DSC) analysis.

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,257
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 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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