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Enregistrement W2548807600 · doi:10.1021/acs.langmuir.6b03476

Kinetics of 12-Hydroxyoctadecanoic Acid SAFiN Crystallization Rationalized Using Hansen Solubility Parameters

2016· article· en· W2548807600 sur OpenAlexaff
Michael A. Rogers, Alejandro G. Marangoni

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystallizationDifferential scanning calorimetrySolventNucleationSolubilityKineticsChemistryHildebrand solubility parameterChemical engineeringSolvent effectsPhysical chemistryThermodynamicsMaterials scienceCrystallographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in solvent chemistry influenced kinetics of both nucleation and crystallization of 12-hydroxyoctadecenoic, as determined using differential scanning calorimetry and applying a modified Avrami model to the calorimetric data. Altering solvent properties influenced solvent–gelator compatibility, which in turn altered the chemical potential of the system at the onset of crystallization, the kinetics of gelation, and the resulting 12HOA crystal fiber length. The chemical potential at the onset of crystallization was linearly correlated to both the hydrogen-bonding Hansen solubility parameter and the solvent–gelator vectorial distance in Hansen space, R a . Our work suggests that solvent properties can be modulated to affect the solubility of 12HOA, which in turn influences the kinetics of crystallization and the self-assembly of this organogelator into supramolecular crystalline structures. Therefore, modulation of solvent properties during organogelation can be used to control fiber length and thus engineer the physical properties of the gel.

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 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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