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Enregistrement W4414247562 · doi:10.1039/d5ra03019f

Tin can milling: low-tech mechanochemical synthesis of plant-based prepolymers incorporating perfluoropyridine

2025· article· en· W4414247562 sur OpenAlexafffund
Jason Pulfer, Miriam Aldom, Maxime Colpaert, Tim Storr, Chadron M. Friesen

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensTrinity Western UniversitySimon Fraser UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMechanochemistryTinNatural rubberVulcanizationMonomerPolymerizationPrepolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perfluoropyridine (PFP) is a fluorinated small molecule heterocycle which can undergo a variety of substitutions in the 2-, 4-, and 6-position to afford rationally designed prepolymers. PFP is known to undergo mechanochemical substitutions, however ball mills have a large start-up cost and are bulky, creating a barrier of entry for researchers. We sought to provide a low tech, affordable, reproducible, and space-saving methodology towards general mechanochemistry while retaining the ability to work on gram scale. Herein we report the successful application of tin can milling (TCM) towards the gram scale synthesis of 4-tetrafluoropyridines (24 examples, up to ≥99% conversion) using a tomato paste can, aluminum beads, a rubber stopper, and agitation with a Burrell Wrist Action™ shaker unit. This approach eliminates problems of scalability with a mortar and pestle and provides a clean method to do benchtop-scale mechanochemistry without additional equipment. We further apply this technique towards making natural product-based prepolymers for polymerization by inverse vulcanization as a proof-of-concept for the use of TCM in monomer synthesis.

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 seuil0,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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