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Enregistrement W4413940008 · doi:10.1016/j.eurpolymj.2025.114253

An investigation of solvolytic reactions and exploration of 2-(dimethylamino)ethyl methacrylate/methyl acrylate free radical copolymerization kinetics

2025· article· en· W4413940008 sur OpenAlexafffund
Opeyemi J. Ajogbeje, Robin A. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueEuropean Polymer Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCopolymerKineticsPolymer chemistryMethyl methacrylateMethacrylateAcrylateMethyl acrylateEthyl acrylateChemistryMaterials sciencePhotochemistryOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In-situ NMR is used to determine individual monomer conversion profiles and thus comonomer composition drifts vs. overall monomer conversion for the radical copolymerization of 2-(dimethylamino)ethyl methacrylate (DMAEMA) with methyl acrylate (MA) in dimethyl sulfoxide, toluene, ethanol (EtOH), and an ethanol/water mixture containing 75 wt% EtOH. A faster incorporation of DMAEMA was observed in the copolymer compared to MA in all systems, with the data used to estimate reactivity ratios. In addition, the copolymer composition-averaged propagation rate coefficients ( ) were obtained using the pulsed laser polymerization – size exclusion chromatography (PLP-SEC) technique for the system in bulk and in EtOH. While the terminal model provided a good representation of copolymer composition, the penultimate model was needed to represent DMAEMA-MA behavior. When DMAEMA and MA were present in water-rich EtOH/water mixtures, the solvolysis of DMAEMA formed methacrylic acid (MAA) and ethyl methacrylate (EMA), potentially leading to formation of a tetrapolymer. While the kinetics of this more complex system was not studied, it was demonstrated that the influence of monomer solvolysis can be important for DMAEMA copolymerization in aqueous solvent mixtures.

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 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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