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Enregistrement W954100740

Micellization, Interaction and Microenvironment in the Mixed Solution of Pluronics and Surfynol 104 with Nuclear Magnetic Resonance

2009· article· en· W954100740 sur OpenAlexaff
Han Song, Chen Guo, Junhe Ma, Junfeng Xiang, Yalin Tang, Pratap Bahadur, Huizhou Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensL'Alliance Boviteq
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoloxamerCopolymerChemistryAqueous solutionIntermolecular interactionHydrophobic effectIntermolecular forcePolymerPolymer chemistryMoleculeChemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The micellization, intermolecular interaction and microenvironment of molecular segments in the mixed aqueous solution of PEO-PPO-PEO triblock copolymer (Pluronic(superscript ®) F88, P84 and P123) and Surfynol(superscript ®) 104 (S1O4) were studied by nuclear magnetic resonance method. The results showed that the addition of S1O4 decreased the critical micellization temperature of copolymer. When its concentration was 0.5g/L, the most reduction was up to more than 10℃ for F88, which was most hydrophilic in the selected copolymers. This reduction was caused by the hydrophobic interaction between S1O4 molecules and PPO segments. The addition of S104 enhanced the hydration of PEO segments most obviously for P123. And S104 slightly increased the hydration of PPO segments before the micellization, but obviously decreased their hydration after micellization, which was attributed to the hydrophobic interaction mentioned above and temperature rising. This effect was most observable for F88.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,175

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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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