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Enregistrement W2285686817 · doi:10.1021/acsami.5b11599

Magnetite/Polymer Brush Nanocomposites with Switchable Uptake Behavior Toward Methylene Blue

2016· article· en· W2285686817 sur OpenAlexafffund
Asghar Dolatkhah, Lee D. Wilson

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésMethylene blueCationic polymerizationMaterials scienceAcrylic acidNanocompositePolymerAdsorptionPolymer chemistryPolyelectrolyteMembraneDeprotonationChemical engineeringDesorptionPolymer brushOrganic chemistryPolymerizationChemistryNanotechnologyIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The grafting from approach was used to prepare pH-responsive polyacid brushes using poly(itaconic acid) (PIA) and poly(acrylic acid) (PAA) at the amine functional groups of chitosan. Hybrid materials consisting of polymer brushes and magnetite nanoparticles (MNPs) were also prepared. The products were structurally characterized and displayed reversible pH-responsive behavior and controlled adsorption/desorption of methylene blue (MB). Switchable binding of MB involves cooperative effects due to conformational changes of brushes and swelling phenomena in solution which arise from response to changes in pH. Above the pKa, magnetic nanocomposites (MNCs) are deprotonated and display enhanced electrostatic interactions with high MB removal efficiency (>99%). Below the pKa, MNCs undergo self-assembly and release the cationic dye. The switchable binding of MB and the structure of the polymer brush between collapsed and extended forms relate to changes in osmotic pressure due to reversible ionization of acid groups at variable pH. Reversible adsorption-desorption with variable binding affinity and regeneration ability was demonstrated after five cycles.

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 seuil0,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations89
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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