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Enregistrement W1978650595 · doi:10.1016/j.carbpol.2012.07.037

Mechanical and barrier properties of nanocrystalline cellulose reinforced chitosan based nanocomposite films

2012· article· en· W1978650595 sur OpenAlexafffund
Avik Khan, Ruhul A. Khan, Stéphane Salmieri, Canh Le Tien, Bernard Riedl, Jean Bouchard, Grégory Chauve, Victor Tan, Musa R. Kamal, Monique Lacroix

Notice bibliographique

RevueCarbohydrate Polymers · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalFPInnovationsArmand Frappier MuseumInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFPInnovations
Mots-clésChitosanNanocompositeMaterials scienceUltimate tensile strengthSwellingScanning electron microscopeCelluloseNanocrystalline materialComposite materialChemical engineeringCastingNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanocrystalline cellulose (NCC) reinforced chitosan-based biodegradable films were prepared by solution casting. The NCC content in the films was varied from 1 to 10% (dry wt. basis). It was found that the tensile strength (TS) of the nanocomposite films with 5% (w/w) NCC content was optimum with an improvement of 26% compared to the control chitosan films. Incorporation of NCC also significantly improved barrier properties. Water vapor permeability (WVP) of the chitosan/NCC films was decreased by 27% for the optimum 5% (w/w) NCC content. Swelling studies revealed a decrease in water uptake of the NCC-reinforced chitosan films. Analyses of thermal properties showed no significant effect of NCC whereas X-ray diffraction studies confirmed the appearance of crystalline peaks in the nanocomposite films. Surface morphology of the films was investigated by scanning electron microscopy and it was found that NCC was dispersed homogenously into chitosan matrix.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations680
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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