Sunscreen Performance of Lignin from Different Technical Resources and Their General Synergistic Effect with Synthetic Sunscreens
Notice bibliographique
Résumé
Five types of industrial lignin are blended with a pure cream and a commercial sunscreen lotion. Lignin is found to significantly boost their sunscreen performance. Photostability of the lignin-modified lotions is analyzed. The results show that hydrophobic lignin has better sunscreen performance than hydrophilic counterpart. Sun protection factor (SPF) of the pure cream containing 10% organosolv lignin (OL) reaches 8.66. Small amount of hydrophobic lignin dramatically increases SPF value of the sunscreen lotions. Adding 1% lignin almost doubles the sun lotion’s SPF. Addition of 10% OL to the lotion boosts its SPF from 15 to 91.61. However, it is also found that hydrophilic lignin tends to demulsify the lotions due to an electrostatic disequilibrium. After 2 h of UV radiation, UV absorbance of all the five lignin-modified sunscreen lotions increases up to the limit of measuring instrument. All the lignin types studied in this work are found to have a general synergistic effect with sunscreen actives in the commercial lotion. An effort is also made to elucidate radical mechanisms of the synergy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».