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Enregistrement W2055588312 · doi:10.1021/cg0608763

Biomimetic Growth of Biomorphic CaCO<sub>3</sub> with Hierarchically Ordered Cellulosic Structures

2007· article· en· W2055588312 sur OpenAlexaff
Zhi Zheng, Baojun Huang, Ma Huiqiang, Xiaoping Zhang, Manying Liu, Zhuang Liu, Ka Wai Wong, Woon‐Ming Lau

Notice bibliographique

RevueCrystal Growth & Design · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCalcium Carbonate Crystallization and Inhibition
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCelluloseMaterials scienceChemical engineeringCalcinationCalcium carbonateNucleationNanostructureFiberAdsorptionCalciteNanoscopic scaleCellulose fiberNanotechnologyMineralogyComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomorphic CaCO 3 with different hierarchically ordered micro- and nanostructures was fabricated with natural cellulose substances as the host templates. The fabrication involves two mild sonication processes in which calcium and carbonate ions are sequentially added to the template, together with subsequent calcination in air. The specific pseudo-1D and pseudo-2D structures of the resultant crystalline calcite can be tailored by mimicking both natural and artificially woven cellulosic substances, with the former following the ribbon/tube form of cellulose fiber and the latter following the netlike architectures of the woven cotton cloth. The building block of these structures is a layer of CaCO 3 grains grown on the surfaces of each cellulose fiber. By choosing Ca 2+, CO 3 2-, or HCO 3 - ions as the first adsorption species on the cellulose template, we show that the resultant CaCO 3 grain size can be fine-tuned in a nanoscopic scale, most probably due to the differences in the nature of ion adsorption on the cellulose molecules and the resultant CaCO 3 nucleation and growth. The impact of this new route is that we can precisely predict the morphologies of the final CaCO 3 products that were not realized in other chemical approaches.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations28
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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