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Enregistrement W2150528957 · doi:10.1039/c5nr00660k

Structure and properties of composite films formed by cellulose nanocrystals and charged latex nanoparticles

2015· article· en· W2150528957 sur OpenAlexafffund
Héloïse Thérien‐Aubin, Ariella Lukach, Natalie Pitch, Eugenia Kumacheva

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite numberLiquid crystalNanoparticleNanocrystalChemical engineeringCellulosePhase (matter)BirefringenceCircular dichroismPolymerComposite materialNanotechnologyCrystallographyOrganic chemistryOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the structural and optical properties of composite films formed from mixed suspensions of cellulose nanocrystals (CNCs) and fluorescent latex nanoparticles (NPs). We explored the effect of NP concentration, size, surface charge, glass transition temperature and film processing conditions on film structure and properties. The chiral nematic order, typical of CNC films, was preserved in films with up to 50 wt% of negatively-charged latex NPs. Composite films were characterized by macroscopically close-to-uniform fluorescence, birefringence, and circular dichroism properties. In contrast, addition of positively charged latex NPs led to gelation of CNC-latex suspensions and disruption of the chiral nematic order in the composite films. Large latex NPs disrupted the chiral nematic order to a larger extend than small NPs. Furthermore, the glass transition of latex NPs had a dramatic effect on the structure of CNC-latex films. Latex particles in the rubbery state were easily incorporated in the ordered CNC matrix and improved the structural integrity of its chiral nematic phase.

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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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