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Enregistrement W2328660985 · doi:10.1021/la500474j

Comprehensive Study of the Chelation and Coacervation of Alkaline Earth Metals in the Presence of Sodium Polyphosphate Solution

2014· article· en· W2328660985 sur OpenAlexafffund
Arash Momeni, Mark Filiaggi

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolyphosphateCoacervateChemistryDivalentInorganic chemistryChelationIonic radiusAlkaline earth metalPhosphateAlkali metalChromatographyOrganic chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of chelation of three alkaline earth metals (Ca, Sr, and Ba) by polyphosphates on the pH and viscosity of the solution is examined and correlated to the phosphate glass properties. Also, the impact of the polyphosphate average degree of polymerization (D(p)) as well as the type and amount of chelated divalent cation on the degradation rate of the chains is studied. Subsequently, the number of divalent cations required for polyphosphate chain agglomeration to form a coacervate, and the resulting composition of these coacervates, was investigated. A decrease in polyphosphate solution pH during chelation was routinely obtained, with a sudden shift in the rate of pH drop occurring around a divalent cation/phosphorus molar ratio of 0.18. Longer chains or cations with a smaller ionic radius accelerated the rate of D(p) reduction. The number of divalent cations required for coacervation depends on different variables such as the polyphosphate concentration, the D(p), and the type of divalent cation. The formed coacervate retains the D(p) of polyphosphate originally used for coacervation, and the resulting Ca/P molar ratio depends largely on the amount of calcium being used during coacervation. Overall, this article helps one to understand the coacervation of polyphosphates in order to exploit their potential as a biomaterial.

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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,371

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations47
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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