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Enregistrement W1987251305 · doi:10.1021/bm5001444

Effect of Cellulose Nanowhiskers on Surface Morphology, Mechanical Properties, and Cell Adhesion of Melt-Drawn Polylactic Acid Fibers

2014· article· en· W1987251305 sur OpenAlexaff
Kazi M. Zakir Hossain, Muhammad S. Hasan, Daniel Boyd, C.D. Rudd, Ifty Ahmed, Wim Thielemans

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésPolylactic acidMaterials scienceComposite materialFiberCoatingSurface roughnessAdhesionCellulose acetateMorphology (biology)CelluloseChemical engineeringPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polylactic acid (PLA) fibers were produced with an average diameter of 11.2 (± 0.9) μm via a melt-drawing process. The surface of the PLA fibers was coated with blends of cellulose nanowhiskers (CNWs) (65 to 95 wt %) and polyvinyl acetate (PVAc). The CNWs bound to the smooth PLA fiber surface imparted roughness, with the degree of roughness depending on the coating blend used. The fiber tensile modulus increased 45% to 7 GPa after coating with 75 wt % CNWs compared with the uncoated PLA fibers, and a significant increase in the fiber moisture absorption properties at different humidity levels was also determined. Cytocompatibility studies using NIH-3T3 mouse fibroblast cells cultured onto CNWs-coated PLA surface revealed improved cell adhesion compared with the PLA control, making this CNW surface treatment applicable for biomedical and tissue engineering applications. Initial studies also showed complete cell coverage within 2 days.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations54
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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