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Enregistrement W2006444851 · doi:10.1002/app.41101

Preparation of Sodium carboxymethylcellulose/poly(methyl acrylate) IPN hydrogels and their application for adsorption

2014· article· en· W2006444851 sur OpenAlexaff
Bing Qu, Junrong Li, Huining Xiao, Beihai He, Liying Qian

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSelf-healing hydrogelsAdsorptionFourier transform infrared spectroscopyMethylene blueMaterials scienceInterpenetrating polymer networkNuclear chemistryPolymer chemistryDifferential scanning calorimetryScanning electron microscopeAcrylateChemical engineeringMethyl acrylatePolymerChemistryOrganic chemistryCopolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sodium carboxymethylcellulose/poly(methyl acrylate) (NaCMC/PMA) interpenetrating polymer networks (IPNs) were prepared by fractional step in 40 wt % ethanol solution with N,N′‐methylenebisacrylamide as a crosslinker. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), scanning electron microscopy (SEM), and differential scanning calorimeter were used to characterize the NaCMC/PMA IPN hydrogels and confirm the IPN structure as well. Simultaneously, adsorption of the obtained IPN hydrogels to methylene blue (MB) was also investigated. It was observed that the adsorption of MB onto the hydrogels was mainly dependent on the initial concentration of MB and the pH of the solution. Adsorption rate of MB was much higher in the first 9 h than that in the following period and saturated adsorption amount of MB was 2370 mg/g at the initial MB concentration of 100 mg/L. Moreover, the adsorption capacity of the IPN hydrogels at the neutral pH condition is much higher than those at acid or alkaline pH conditions. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2014 , 131 , 41101.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,500

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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