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Enregistrement W2158701938 · doi:10.1039/c5lc00241a

Microfluidic studies of polymer adsorption in flow

2015· article· en· W2158701938 sur OpenAlexaff
Zhaoyi Wang, Dan Voicu, Ling Tang, Wei Li, Eugenia Kumacheva

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsAdsorptionPolymerFlow (mathematics)NanotechnologyPolymer scienceMaterials scienceChemical engineeringChemistryMechanicsEngineeringComposite materialOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adsorption of polymers from solutions moving past solid or liquid surfaces controls a broad range of phenomena in science, technology, and medicine. In the present work, a microfluidic methodology was developed to study polymer adsorption in flow under well-defined conditions by integrating an attenuated total reflection-Fourier transform infrared (ATR-FTIR) spectrometer with a microfluidic device. Polymer adsorption in flow using exemplary polyelectrolytes such as polystyrene sulfonate and polyacrylic acid was studied under varying flow rates, polymer concentrations, pH values, and ionic strengths of the solution. Furthermore, the microfluidic platform was utilized to study layer-by-layer adsorption of alternating anionic and cationic polyelectrolytes such as polyacrylic acid and polyallylamine hydrochloride. The proposed methodology paves the way for studies of in-flow adsorption of biologically relevant molecules, which would mimic processes occurring in the cardiovascular microcirculation system.

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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,327

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 GPT0,248
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.

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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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