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Enregistrement W2140466270 · doi:10.1002/cssc.201300305

Whiter, Brighter, and More Stable Cellulose Paper Coated with TiO<sub>2</sub>/SiO<sub>2</sub> Core/Shell Nanoparticles using a Layer‐by‐Layer Approach

2013· article· en· W2140466270 sur OpenAlexaff
Fei Cheng, Mark Lorch, Seyed Mani Sajedin, Stephen M. Kelly, Andreas Kornherr

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésRutileNanoparticleMaterials scienceChemical engineeringCoatingPhotocatalysisLayer (electronics)CelluloseLayer by layerNanorodPolyelectrolyteNanotechnologyComposite materialChemistryPolymerCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To inhibit the photocatalytic degradation of organic material supports induced by small titania (TiO2 ) nanoparticles, four kinds of TiO2 nanoparticles, that is, commercial P25-TiO2 , commercial rutile phase TiO2 , rutile TiO2 nanorods and rutile TiO2 spheres, prepared from TiCl4 , were coated with a thin, but dense, coating of silica (SiO2 ) using a conventional sol-gel technique to form TiO2 /SiO2 core/shell nanoparticles. These core/shell particles were deposited and fixed as a very thin coating onto the surface of cellulose paper samples by a wet-chemistry polyelectrolyte layer-by-layer approach. The TiO2 /SiO2 nanocoated paper samples exhibit higher whiteness and brightness and greater stability to UV-bleaching than comparable samples of blank paper. There are many potential applications for this green chemistry approach to protect cellulosic fibres from UV-bleaching in sunlight and to improve their whiteness and brightness.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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