Análise de copolímeros de etileno alfa-olefinas por meio de técnicas de fracionamento
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho apresenta a avaliação da heterogeneidade de resinas comerciais de copolímeros de etileno-1-buteno, produzidas por diferentes processos com catalisadores Ziegler-Natta e de resinas de copolímeros de etileno-1-hexeno sintetizadas em laboratório com catalisadores metalocênicos suportados e em solução. Para fazer a avaliação da heterogeneidade foram empregadas técnicas de fracionamento por extração com diferentes solventes e temperaturas e fracionamento térmico por DSC. As frações obtidas foram caracterizadas por 13C-NMR, FTIR, SEC e DSC. Como esperado, foi confirmada uma maior heterogeneidade das resinas sintetizadas com catalisador Ziegler-Natta quando comparadas às resinas metalocênicas. A resina obtida com catalisador Ziegler-Natta, produzida pelo processo Union Carbide (UCC), apresenta uma incorporação mais homogênea de comonômero do que o processo Spherilene. A resina obtida com catalisador metalocênico homogêneo permite maior incorporação de comonômero resultando em uma maior heterogeneidade no tamanho das cadeias comparada com a obtida com catalisador metalocênico suportado.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.001 | 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".