Dispersões aquosas poliuretânicas à base de polibutadieno hidroxilado: influência das variáveis reacionais
Bibliographic record
Abstract
Neste trabalho foram produzidas dispersões aquosas poliuretânicas com formulações variadas, em ausência de solvente orgânico. Nas sínteses, foram empregados o diisocianato de isoforona (IPDI) e como polióis, o poli(glicol propilênico) (PPG) e diferentes tipos de polibutadieno líquido hidroxilado (HTPB) comerciais. Para promover a dispersão das cadeias poliméricas em água, foi utilizado o ácido dimetilolpropiônico (DMPA), que após neutralização com trietilamina (TEA) forneceu os sítios iônicos responsáveis pela estabilidade das partículas dispersas no meio aquoso. Como extensor de cadeia foi utilizada a hidrazina (HYD). As dispersões aquosas poliuretânicas obtidas foram avaliadas quanto ao teor de sólidos totais, tamanho médio de partícula e viscosidade aparente. Não foram observadas variações significativas nesses valores, que ficaram em faixas pequenas, independentemente da formulação. Os filmes formados a partir dessas dispersões foram avaliados quanto às suas características visuais, adesão e propriedades mecânicas. Os filmes apresentaram boa aderência a superfícies de alumínio, transparência e flexibilidade e aqueles produzidos com baixos teores de DMPA e/ou baixa razão NCO/OH apresentaram melhores propriedades mecânicas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".