Roller Compaction and Tabletting of St. John's Wort Plant Dry Extract Using a Gap Width and Force Controlled Roller Compactor. II. Study of Roller Compaction Variables on Granule and Tablet Properties by a 3<sup>3</sup>Factorial Design
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the influence of roller compaction parameters and the amount of magnesium stearate used in dry granulation on granule and tablet properties of a dry herbal extract from St. John's wort (Hypericum perforatum L.). Two different extract batches were blended with magnesium stearate and compacted using a gap width and force controlled roller compactor. A 3(3) factorial design was used to evaluate the influence of the three independent variables, the amount of magnesium stearate, the roller compaction force, and the granulating sieve size on the mean particle size of granulated extracts and on the disintegration time of tablets containing these granulated extracts. The evaluation was done by multilinear stepwise regression analysis. The mean particle size d50 (R2 > 0.9) of both compacted extracts increased with increasing compaction force and with granulating sieve size. The disintegration time of the tablets was mostly in the range 5-15 min and increased slightly with increasing magnesium stearate concentration in the compacted extract and with decreasing compaction force of the roller compaction. The incorporation of magnesium stearate into the granulated extract reduced its potential negative influence on the disintegration time, while maintaining its functionality as a lubricant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».