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Enregistrement W1968122325 · doi:10.1021/ie0705608

Adhesion of Poly(vinylamine) Microgels to Wet Cellulose

2007· article· en· W1968122325 sur OpenAlexafffund
Chuanwei Miao, Xiaonong Chen, Robert Pelton

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolymerMembraneMaterials sciencePolymer chemistryAdhesiveChemical engineeringAdhesionComposite materialChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poly( N -vinylformamide) microgel, crosslinked by 1,3-divinylimidazolid-2-one (BVU), was synthesized via precipitation polymerization in methyl ethyl ketone (MEK), giving aggregated particles with a broad size distribution. Alkaline hydrolysis yielded a series of poly(vinylamine) (PVAm) microgels. The wet adhesion properties of the microgels on a regenerated cellulose membrane were studied by delamination experiments, and the results were compared with that of a linear PVAm. Above the polymer coverage (i.e., the amount of polymer in the adhesive joint) of 15 mg/m 2, the linear polymer and the microgel give similar adhesion, and higher polymer coverage does not increase the wet strength any further. However, when the polymers are applied on the wet cellulose membranes by adsorption from solution, the delamination force of the membranes with the microgel was much stronger than those with the linear polymer, because the microgel formed a much thicker polymer layer on membranes. Confocal laser scanning microscopy (CLSM) images of laminates prepared with fluorescently labeled polymers and microgels revealed that the linear polymer gives cohesive failure during peeling test, while adhesive failure is dominant for the microgel.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations27
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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