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Enregistrement W2603305719 · doi:10.1002/cjce.22846

Gelation of crystalline nanocellulose in the presence of hydroxyethyl cellulose

2017· article· en· W2603305719 sur OpenAlexafffundvenue
Gilles Lenfant, Marie‐Claude Heuzey, Theo G. M. van de Ven, Pierre J. Carreau

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFPInnovations
Mots-clésRheologyNanocelluloseChemical engineeringColloidViscoelasticityHydroxyethyl celluloseCelluloseAdsorptionNanoparticleMaterials scienceViscometerChemistryPolymer chemistryViscosityOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, hydroxyethyl cellulose (HEC) was used to induce gelation of electrosterically stabilized cellulose nanocrystal (ECNC) and common cellulose nanocrystal (CNC) suspensions. The main goals were to shift the gelation point to low concentrations of nanoparticles and clarify the role of interactions between ECNCs in contrast to CNCs. The rheological properties of CNC suspensions were investigated in the presence of HEC with or without CaCl 2 while ECNC suspensions would be only mixed with HEC since the addition of salt would not alter the viscoelastic properties of the whole system. The structure build‐up kinetics as well as the viscoelastic properties of the suspensions were compared. CaCl 2 was used to induce gelation of CNC suspensions at a solid content as low as 0.2 g/g in the presence of HEC. ECNC suspensions were less sensitive to HEC since the best result obtained for inducing gelation was achieved at a concentration of 4 g/g. All the results presented are explained by the adsorption of HEC on the nanoparticles, which was determined by viscometry. High adsorption level of HEC chains imparted CNCs better colloidal stability in the presence of CaCl 2 as compared to pristine CNCs, whereas it did not affect the ECNC colloidal stability.

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 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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