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Enregistrement W2508739809 · doi:10.1021/acsami.6b05673

Rapid Development of Wet Adhesion between Carboxymethylcellulose Modified Cellulose Surfaces Laminated with Polyvinylamine Adhesive

2016· article· en· W2508739809 sur OpenAlexafffund
Emil Gustafsson, Robert Pelton, Lars Wågberg

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWallenberg Wood Science CenterMcMaster UniversityBASF
Mots-clésAdhesiveMaterials scienceAdhesionCelluloseComposite materialPolymer scienceChemical engineeringLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface of regenerated cellulose membranes was modified by irreversible adsorption of carboxymethylcellulose (CMC). Pairs of wet CMC-modified membranes were laminated with polyvinylamine (PVAm) at room temperature, and the delamination force for wet membranes was measured for both dried and never-dried laminates. The wet adhesion was studied as a function of PVAm molecular weight, amine content, and deposition pH of the polyelectrolyte. Surprisingly the PVAm-CMC system gave substantial wet adhesion that exceeded that of TEMPO-oxidized membranes with PVAm for both dried and never-dried laminates. The greatest wet adhesion was achieved for fully hydrolyzed high molecular weight PVAm. Bulk carboxymethylation of cellulose membranes gave inferior wet adhesion combined with PVAm as compared to CMC adsorption which indicates that a CMC layer of the order of 10 nm was necessary. There are no obvious covalent cross-linking reactions between CMC and PVAm at room temperature, and on the basis of our results, we are instead attributing the wet adhesion to complex formation between the PVAm and the irreversibly adsorbed CMC at the cellulose surface. We propose that interdigitation of PVAm chains into the CMC layer is responsible for the high wet adhesion values.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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