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Enregistrement W2235539257 · doi:10.1021/acs.langmuir.5b03556

Chitosan-Based Conventional and Pickering Emulsions with Long-Term Stability

2016· article· en· W2235539257 sur OpenAlexafffund
Xiaoyan Wang, Marie‐Claude Heuzey

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésChitosanPickering emulsionEmulsionSonicationChemical engineeringAgglomeratePulmonary surfactantChemistryNanoparticleOil dropletChromatographyPolymer chemistryMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chitosan-based conventional and Pickering oil-in-water (O/W) emulsions with very fine droplet size (volume average diameter, dv, as low as 1.7 μm) and long-term stability (up to 5 months) were ultrasonically generated at different pH values without the addition of any surfactant or cross-linking agent. The ultrasonication treatment was found to break and disperse chitosan agglomerates effectively (particularly at pH ≥ 4.5) and also reduce the chitosan molecular weight, benefiting its emulsification properties. The emulsion stability and emulsion type could be controlled by chitosan solution pH. Increasing pH from 3.5 to 5.5 led to the formation of conventional emulsions with decreasing droplet size (dv from 14 to 2.1 μm) and increasing emulsion stability (from a few days to 2 months). These results can be explained by the increase of dynamic interfacial pressure, which results from the conformation transition of chitosan molecules from an extended state to a more flexible structure as pH increases. At pH = 6.5 (the acid dissociation constant (pKa) of chitosan), the chitosan molecules self-assembled into well-dispersed nanoparticles (dv = 82.1 nm) with the assistance of ultrasonication, which resulted in a Pickering emulsion with the smallest droplet size (dv = 1.7 μm) and highest long-term stability (up to 5 months) because of the presence of chitosan solid nanoparticles at the oil/water interface. The key originality of this study is the elucidation of the role of pH in the formation of conventional and Pickering chitosan-based O/W emulsions with the assistance of ultrasonication. Our results suggest that chitosan possesses great potential to be used as an effective pH-controlled emulsifier and stabilizer without the need of other additives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations195
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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