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Enregistrement W2228582453 · doi:10.1021/acs.langmuir.5b03893

Structural and Energetic Studies on the Interaction of Cationic Surfactants and Cellulose Nanocrystals

2016· article· en· W2228582453 sur OpenAlexaff
César Brinatti, John S. Huang, Richard M. Berry, Kam Chiu Tam, Watson Loh

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensCelluForce (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesCiência sem FronteirasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésPulmonary surfactantIsothermal titration calorimetryChemistryAlkylCationic polymerizationChemical engineeringSurface tensionMonolayerSurface chargeMicelleTitrationPolymer chemistryOrganic chemistryAqueous solutionPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a comprehensive study on the interactions between cationic surfactant homologues CnTAB (n = 12, 14, and 16) with negatively charged cellulose nanocrystals (CNCs). By combining different techniques, such as isothermal titration calorimetry (ITC), surface tension, light scattering, electrophoretic mobility, and fluorescence anisotropy measurements, we identified two different driving forces for the formation of surface induced micellar aggregates. For the C12TAB surfactant, a surfactant monolayer with the alkyl chains exposed to the water is formed via electrostatic interactions at low concentration. At a higher surfactant concentration, micellar aggregates are formed at the CNC surface. For the C14TAB and C16TAB systems, micellar aggregates are formed at the CNC surface at a much lower surfactant concentration via electrostatic interactions, followed by hydrophobic interactions between the alkyl chains. At higher surfactant concentration, charge neutralization and association of the surfactant decorated CNC aggregates led to flocculation.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,139

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations70
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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