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Enregistrement W2238894749 · doi:10.1021/acsmacrolett.5b00919

Dried and Redispersible Cellulose Nanocrystal Pickering Emulsions

2016· article· en· W2238894749 sur OpenAlexafffund
Zhen Hu, Heera S. Marway, Hesham Kasem, Robert Pelton, Emily D. Cranston

Notice bibliographique

RevueACS Macro Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPickering emulsionCelluloseMaterials scienceChemical engineeringEmulsionHydroxyethyl celluloseOil dropletNanocellulose

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of tannic acid (TA) and water-soluble cellulose derivatives on the properties of Pickering emulsions stabilized by cellulose nanocrystals (CNCs) was investigated. The potential to both fully dry CNC-stabilized emulsions and to redisperse the dried emulsions in water is demonstrated. When CNCs are mixed with excess adsorbing polymer, either methyl cellulose or hydroxyethyl cellulose, followed by emulsification with corn oil, oil-in-water emulsions can be transformed without oil leakage into solid dry emulsions via freeze-drying. However, these dry emulsions exhibit droplet coalescence within the solid matrix and thus cannot be redispersed. Addition of TA (after emulsification) imparts dispersibility to the dried emulsions due to complexation between the cellulose derivatives and TA which condenses the "shell" around the oil droplets. When dried emulsions with TA are placed in water, the emulsion droplets redisperse readily without the need for high energy mixing, and minimal change in emulsion droplet size is observed by Mastersizer and confocal microscopy. Therefore, the simple addition of two sustainable components to CNC Pickering emulsions (i.e., TA and methyl cellulose or hydroxyethyl cellulose) has led to the first dried and redispersible CNC-based emulsions with oil content as high as 94 wt %. These processing abilities will likely extend the use of these surfactant-free, "green", and potentially edible emulsions to new food, cosmetic, and pharmaceutical applications.

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 enseignants0,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations157
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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