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Enregistrement W2045658934 · doi:10.2478/optof-2014-0004

Chitosan microgels obtained by on-chip crosslinking reaction employing a microfluidic device

2014· article· en· W2045658934 sur OpenAlexaff
Vanessa Zamora-Mora, Diego Velasco, Rebeca Hernández, Carmen Mijangos

Notice bibliographique

RevueOptofluidics Microfluidics and Nanofluidics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésChitosanMaterials scienceAcetic acidMicrofluidicsPhase (matter)Chemical engineeringVolumetric flow ratePolymer chemistryNanotechnologyChemistryThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the present work, we report on the preparation of microgels of chitosan crosslinked with sodium tripolyphosphate (TPP) employing the microfluidics technique (MF). To achieve this, several flow focusing geometries were designed and tested. As a first step, a two-inlet flow focusing geometry was employed to emulsify chitosan and the crosslinking reaction was carried out offchip. This procedure did not allow separating the resulting chitosan microgels due to an incomplete crosslinking reaction. A crosslinking reaction on-chip was studied as an alternative. A four-inlet flow focusing geometrywas designed in which three dispersed phases, chitosan 0.25% (w/v), TPP 0.05% (w/v) and acetic acid 1% (v/v) and an continuous phase mineral oil + Span 80 (3% w/v) were employed. The flow rates for the continuous phase were varied from 6.7 to 11.7 μL/min and chitosan microgels were successfully obtained with average diameters from 68 to 42 μm. The average size of the microgels outside the MF device decreased up to ~21% with respect to their size inside the MF device due to partial expulsion of water from the microgels when complete gelation occurred.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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