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Enregistrement W2324639334 · doi:10.1021/ma502021s

Electroacoustic Spectroscopy of Nanoparticle-Doped Hydrogels

2014· article· en· W2324639334 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrostatics and Colloid Interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrorheologySelf-healing hydrogelsRheometryRheologyElectrokinetic phenomenaMaterials scienceDynamic mechanical analysisNanoparticleChemical engineeringSpectroscopyElectrophoresisParticle sizePolymerAnalytical Chemistry (journal)ChemistryNanotechnologyPolymer chemistryComposite materialChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper probes the nanoparticle (NP) interaction with hydrogels using electroacoustic spectroscopy at MHz frequencies. We measured dynamic electrophoretic mobility spectra of silica NPs in polyacrylamide gels for a variety of NP sizes and gel concentrations. The spectra are exquisitely sensitive to NP entrapment, size, and charge as well as to gel rheology and gelation kinetics. For NPs that are large compared to the gel mesh size, many of these influences can be quantified using electrokinetic theory, which furnishes the apparent NP ζ-potential and a complex gel shear modulus at MHz frequencies. The methodology provides new insights into the NP–hydrogel interaction, since it noninvasively probes the nanostructure and the combined influences of particle and gel properties. Electroacoustic spectroscopy may therefore be a valuable new tool for characterizing soft nanocomposites—one that complements other noninvasive methods, such as bulk rheometry and microrheology.

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.

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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,876

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,229 · 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