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Enregistrement W2026478301 · doi:10.1002/app.39720

Preparation and characterization of thermo‐sensitive poly(vinyl alcohol)‐based hydrogel as drug carrier

2013· article· en· W2026478301 sur OpenAlexafffund
Qiaozhi An, Catherine Beh, Huining Xiao

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésLower critical solution temperatureVinyl alcoholSwellingMaterials sciencePolymer chemistryPolymerGlutaraldehydeChemical engineeringKineticsChemistryComposite materialOrganic chemistryCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Poly(vinyl alcohol)s (PVA) with high and low molecular weights were chemically modified by introducing acetaldehyde onto the polymer backbone to induce thermal‐responsive properties. The influence of both molecular weight ( ) and acetalization degree on the lower critical solution temperature (LCST) of thermo‐sensitive polymer was investigated. Moreover, a temperature responsive hydrogel was prepared by controlled cross‐linking of acetalized poly(vinyl alcohol) (APVA) and glutaraldehyde. As a model drug, ciprofloxacin was introduced into the prepared thermal sensitive hydrogel to reveal the drug loading and release behaviors. The structure, thermo‐sensitivity, swelling/deswelling kinetics, morphology, and drug loading/release behaviors were also investigated. The results indicated that the APVA polymer solution exhibited temperature responsivity, and APVA with high acetalization degree showed low LCST, whereas those with high PVAs showed high LCST. Meanwhile, morphology study was identical with the swelling/de‐swelling behavior. The loading and release of ciprofloxacin were controllable. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2014 , 131 , 39720.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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