MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117106072 · doi:10.1002/mren.70005

A PLP‐SEC Investigation of Di(Ethylene Glycol) Methyl Ether Methacrylate Radical Polymerization Propagation Kinetics in Solution

2025· article· en· W7117106072 sur OpenAlexaff
Fatemeh Salarhosseini, R. J. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBulk polymerizationMonomerMethyl methacrylatePolymerizationActivation energyRadical polymerizationEmulsion polymerizationKineticsAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The pulsed laser polymerization size exclusion chromatography (PLP‐SEC) technique is used to explore the impact of solvent polarity and composition—from bulk to ethanol (EtOH) /water mixtures to aqueous solutions and dimethyl sulfoxide (DMSO)—on the homopropagation kinetics of di(ethylene glycol) methyl ether methacrylate (DEGMEMA) between 30 and 90°C. The variation in the propagation rate coefficient ( k p ) is attributed to entropic factors, as the activation energy remains approximately constant across all solvent mixtures at a value characteristic of other methacrylates (∼ 21 kJ·mol −1 ). The exception to this generalization is for EtOH, where activation energy is lowered by 3–4 kJ·mol −1 , and the k p for a solution containing 50 wt.% DEGMEMA is lower than the bulk values. DEGMEMA k p values increase as monomer content is decreased from 50 to 10 wt.% in DMSO, EtOH, and EtOH/H 2 O solvents. Most notably, the k p of 5 wt.% DEGMEMA in water (close to its solubility limit) is higher by a factor of 12 compared to the bulk system. These new results for a member of the PEGylated monomer family also provide insight into the increase in chain‐growth rates expected for non‐functional methacrylates between bulk (i.e., particle) and aqueous phases in emulsion polymerization systems.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Explorer davantage

Même revueMacromolecular Reaction EngineeringMême sujetAdvanced Polymer Synthesis and CharacterizationTravaux en français237 207