Catalyst-free sequential cure of silicone elastomers by aza-michael addition and thiol-ene photo polymerization
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
FranaisDurant les deux dernires dcennies, d'importants progrs ont t raliss dans le dveloppement de modles in vitro de diffrentes conditions biologiques.Cela a grandement contribu notre comprhension de la faon dont les systmes biologiques interagissent avec leur environnement, comment ils ragissent leurs changements et comment nous pouvons grer cette interaction.Les substrats polymres rigidit accordable ont jou un rle majeur cet gard.Ces polymres peuvent imiter diverses conditions in vivo, du moins du point de vue mcanique, et nous donnent l'occasion de nous rapprocher de ce qui se passe rellement dans notre corps.Cependant, de nombreuses conditions in vivo sont dynamiques et leur mcanique change avec le temps et avec des chelles de temps diffrentes, quelques secondes pour une crise cardiaque et quelques jours pour une tumeur des tissus mous.Cela ncessite la mise au point d'une nouvelle plateforme polymre capable de modifier dynamiquement leur mcanique sur une plage physiologiquement pertinente.Dans ce travail, j'ai dvelopp un nouveau polymre base de silicone partir de ractions par clic aza-Michael et thiol-ne.J'ai montr que les proprits mcaniques de ce nouveau PDMS double durcissement peuvent tre ajustes pour les tapes intermdiaires et finales et j'ai prouv leur structure rseau homogne par analyse thermique.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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 it