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Enregistrement W2067189594 · doi:10.1021/la100541m

A New Approach for the Characterization of Reverse Micellar Systems by Dynamic Light Scattering

2010· article· en· W2067189594 sur OpenAlexafffund
Jean-Luc Lemyre, Sébastien Lamarre, Ariane Beaupré, Anna M. Ritcey

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésMicelleDynamic light scatteringPulmonary surfactantCyclohexaneCharacterization (materials science)ChemistryLight scatteringChemical engineeringAggregation numberChromatographyAnalytical Chemistry (journal)ScatteringCritical micelle concentrationMaterials scienceOrganic chemistryNanotechnologyAqueous solutionOpticsPhysicsNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the use of dynamic light scattering (DLS) to study reverse micelles formed by the water/Igepal CO-520/cyclohexane system over a large range of global compositions. A novel approach for data analysis is presented, based on the realization that micelles of a given size must be in equilibrium with free surfactant of a fixed concentration. Compilation of the DLS data into sets of fixed micelle size but differing global compositions therefore allows for the determination of parameters such as free surfactant concentration, micellar molar composition, surfactant interfacial area, and aggregation numbers. Importantly, this method gives access to the variation of each of these parameters with micelle size, as is essential for the characterization of reverse micelles formed by nonionic surfactants. This approach constitutes a significant complement to other available characterization methods. The analysis also provides insight into the primary factors controlling the equilibrium distribution of surfactant within the system and the relative stability of the micelles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations53
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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