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Enregistrement W2082620702 · doi:10.3390/nano3010141

Grafting of Polycaprolactone on Oxidized Nanocelluloses by Click Chemistry

2013· article· en· W2082620702 sur OpenAlexafffund
Abdelhaq Benkaddour, Khalil Jradi, Sylvain Robert, Claude Daneault

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolycaprolactoneClick chemistryPolymer chemistryFourier transform infrared spectroscopyCelluloseX-ray photoelectron spectroscopyChemistryGraftingChemical engineeringContact angleMaterials scienceOrganic chemistryPolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this work is the grafting of polycaprolactone diol (PCL) on the surface of oxidized nanocelluloses (ONC) in order to enhance the compatibility between the hydrophilic cellulose nanofibres and the hydrophobic polymer matrix. This grafting was successfully realized with a new strategy known as click chemistry. In this context, the oxidized nanocelluloses bearing alkyl groups (ONC-PR) were prepared by reacting amino groups of propargylamine (PR) with carboxyl groups of ONC. In parallel, PCL was converted into azido-polycaprolactone (PCL-N3) in two steps: (i) tosylation of polycaprolactone (PCL-OTs) and (ii) conversion of PCL-OTs into PCL-N3 by nucleophilic displacement using sodium azide. Finally, ONC-PR was reacted with PCL-N3 in heterogeneous conditions through click chemistry in order to prepare polycaprolactone grafted oxidized nanocellulose (ONC-g-PCL), which could be suitable for improving the interfacial adhesion in the composite materials. The grafted samples were characterized by transmission electron microscopy and by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and Carbon-13 nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C-NMR) spectroscopic techniques.

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 seuil0,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations134
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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