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Enregistrement W2065600246 · doi:10.5539/mas.v7n8p22

Synthesis of Hydrogel Film Based on Carrageenan Extracted from Kappaphycus alvarezii

2013· article· en· W2065600246 sur OpenAlexvenueno aff
Sperisa Distantina, Rochmadi Rochmadi, Mohammad Fahrurrozi, Wiratni Wiratni

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeaweed-derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan TinggiUniversitas Gadjah MadaUniversitas Sebelas Maret
Mots-clésCarrageenanKappaphycus alvareziiSwellingGlutaraldehydeSelf-healing hydrogelsAlkali metalCuring (chemistry)ChemistryNuclear chemistryMaterials scienceExtraction (chemistry)Chemical engineeringPolymer chemistryChromatographyComposite materialOrganic chemistryBotanyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogel based on kappa carrageenan extracted from Kappaphycus alvarezii was synthesized by film immersion in glutaraldehyde solution (GA 4% w/w) as crosslinker for 2 min and then followed by thermal curing at 110 oC for 25 min. The obtained crosslinked films were washed using ethanol to remove the unreacted crosslinker and finally dried to constant weight. The aim of this research was to investigate the effect of carrageenan recovery method on the prepared hydrogel properties. The method of carrageenan extraction strongly determined the swelling properties of crosslinked carrageenan. Hydrogel obtained from alkali treated carrageenan showed higher swelling ability compared to hydrogel from nonalkali treated carrageenan. Hydrogel from alkali treated carrageenan showed the ability of sensitive to pH media. Swelling degree of alkali treated carrageenan based hydrogels increased by increasing pH solution from about 5 g/g for neutral pH to 20 g/g for pH~13.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · 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
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

Citations32
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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