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Enregistrement W2517027842 · doi:10.1021/acssuschemeng.5b00380

Polyrhodanine Coated Cellulose Nanocrystals: A Sustainable Antimicrobial Agent

2015· article· en· W2517027842 sur OpenAlexafffund
Juntao Tang, Yang Song, Shazia Tanvir, William A. Anderson, Richard M. Berry, Kam Chiu Tam

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensCelluForce (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAntimicrobialNanoparticleMaterials scienceNanocompositeMonomerChemical engineeringCoatingNanocrystalCellulosePolymerizationNanotechnologyChemistryPolymerNuclear chemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on a simple and green approach to fabricate cellulose nanocrystal@polyrhodanine (CNC@PR) core–sheath nanoparticles. Polymerization of rhodanine on the surface of negatively charged CNC was achieved using ferric chloride as the initiator and oxidant. The coating conditions were optimized by varying the ratio of CNC and monomer as well as the concentration of oxidant. Antimicrobial tests were performed using Escherichia coli (Gram negative) and Bacillus subtilis (Gram positive) as model bacteria and the minimum inhibitory concentrations were determined by plate colony counting methods. Rod-like CNC@PR nanoparticles exhibited promising antimicrobial properties, comparable to spherical nanocomposite particles. This may be attributed to the lower percolation threshold for rod-like nanoparticles resulting from the higher aspect ratio. By taking advantage of the nanosize effects, the core–sheath material can be a potential candidate for antimicrobial applications, such as food-packaging, antimicrobial additives and antimicrobial surfaces or coatings.

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)0,002
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations64
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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