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Enregistrement W2513478237 · doi:10.6000/1929-5995.2016.05.02.4

Molecular Characteristics of Chitosan and Structure of its Films Formed from Water Solutions of Acetic and Hydrochloric Acids

2016· article· en· W2513478237 sur OpenAlexvenueno aff
N. G. Bel’nikevich, E. Yu. Rosova, И. И. Малахова, Z. F. Zoolshoev, Elena Popova Elena Popova, Natalia Saprykina, Galina Galina Elyashevich

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésHydrochloric acidCrystallinityChitosanAcetic acidMaterials scienceMoleculePolymer chemistryAmorphous solidChemical engineeringOrganic chemistryChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular characteristics of chitosan in diluted water solutions of acetic and hydrochloric acids were studied by viscometry, dynamic light scattering, and thin layer chromatography. Chitosan molecules were found to undergo destruction in the solutions of hydrochloric acid and its mixtures with acetic acid. The structure of the chitosan films cast from these solvents was studied by DSC, TGA, and SEM. As shown by electron microscopic data, all the films had an amorphous-crystalline structure but the films prepared from chitosan solutions in diluted hydrochloric acid were characterized by a higher degree of crystallinity. It was supposed that a lower molecular mass of chitosan molecules in the hydrochloric acid solutions results in more extended conformations providing a higher capability of self-organization and formation of regular supermolecular structure. The difference in crystal modification in structure of the films cast of these acids was observed. It was found that the films prepared from the mixtures of acids had a spherulite structure and the crystal modification like ones cast from hydrochloric acid, but with a lower degree of crystallinity.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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