Optimisation de la stabilité d'une émulsion de Pickering H/E à l'aide de la méthodologie des surfaces de réponses
Notice bibliographique
Résumé
Résumé L’émulsion est une forme très répandue dans les applications pharmaceutiques et cosmétiques, et les tensio‐actifs synthétiques utilisés pour stabiliser ce système dispersé posent un problème écologique. L’émulsion stabilisée par des particules solides (émulsion de Pickering) vient pour régler ce problème. Cette étude vise à réduire la teneur en tensio‐actif dans les formulations des émulsions pharmaceutiques et cosmétiques. La stabilité physique (stabilité au crémage) d'une émulsion de Pickering H/E utilisant des particules solides de bentonite en combinaison avec un tensio‐actif cationique (CTAB) et en présence de sel (NaCl) a été optimisée à l'aide de la méthodologie des surfaces de réponses. Les résultats montrent qu'une teneur de 7 % de particules solides en présence de faibles concentrations en tensio‐actif cationique (CTAB, 0.02 %) et en sel (NaCl, 0.015 mol/L) permet d'obtenir une stabilité physique satisfaisante après 22 mois de vieillissement. En outre, la température qui a une influence directe sur la viscosité du milieu lors de la préparation, est déterminante pour l'obtention d'une émulsion stable. Ainsi, une émulsion de Pickering préparée à 50 °C montre une stabilité comparable à celle d'une émulsion préparée à 20 °C et contenant deux fois plus d'agents stabilisants.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».