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Enregistrement W2032752820 · doi:10.1002/app.40629

Rapid prototyping of a miniaturized Electrospinning setup for the production of polymer nanofibers

2014· article· en· W2032752820 sur OpenAlexafffund
Oriana M. Vanderfleet, Christine M. Gabardo, Fahim M. Naeem, Jose Moran‐Mirabal, Leyla Soleymani

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésElectrospinningMaterials scienceFabricationElectrodeNanofiberFiberPolymerNanotechnologyComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Fabrication of polymeric micro/nanofibers with controllable size, density, orientation, and composition is required for their translation into functional devices and materials. Electrospinning (ES) is a frequently used fiber fabrication technique, where ES parameters such as the applied electric field strength, architecture of the setup, and solution composition are manipulated to control the fiber properties. Here, we present a bench‐top method for fabricating miniaturized, integrated, and highly tunable ES setups based on shrinkable polymer substrates. We show that using a combination of numerical modeling and controlling different parameters in the ES setup, including the spinneret to collector distance, and spinneret and collector designs, it is possible to tune the density, alignment, and orientation of electrospun fibers. In this way, we have produced 300–600 nm wide poly(ethylene oxide) fibers arranged as nonwoven mats on planar electrodes, aligned fibers on electrode edges, and individual suspended fibers spanning gaps between collector electrodes. The ability to rapidly prototype ES setups should enable us to study the effects of spinneret–collector configurations on fiber morphology, distribution, and conformation and to aid in the development of miniaturized ES setups designed to serve specific applications. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2014 , 131 , 40629.

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)0,003
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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