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Enregistrement W2009695272 · doi:10.1021/bm400540v

Effects of Emulsion Droplet Size on the Structure of Electrospun Ultrafine Biocomposite Fibers with Cellulose Nanocrystals

2013· article· en· W2009695272 sur OpenAlexaff
Yingjie Li, Frank Ko, Wadood Y. Hamad

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensCRB Innovations (Canada)FPInnovationsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocompositeEmulsionCelluloseNanocrystalMaterials scienceChemical engineeringElectrospinningMicrosphereNanocelluloseNanofiberPolymer chemistryComposite materialNanotechnologyPolymerComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrospinning of cellulose nanocrystals (CNC)/poly(lactic acid) (PLA) emulsions has been demonstrated to be an effective dispersion and alignment method to control assembly of CNC into continuous composite ultrafine fibers. CNC-PLA nanocomposite random-fiber mats and aligned-fiber yarns were prepared by emulsion electrospinning. A dispersed phase of CNC aqueous suspension and an immiscible continuous phase of PLA solution comprised the CNC-PLA water-in-oil (W/O) emulsion system. Under a set of specific conditions, the as-spun composite ultrafine fibers assumed core-shell or hollow structures. In these structures, CNCs were aligned along the core in the core-shell case, or on the wall of the hollow cylinder in the hollow fiber case. CNCs act as nucleating agents influencing PLA crystallinity, and improve the strength and stiffness of electrospun composite fibers. The effects of emulsion droplet size on fiber structural formation and CNC distribution within the electrospun fibers have been carefully examined.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations49
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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