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Enregistrement W2609469507 · doi:10.1021/acssuschemeng.7b00863

Electrospinning Biopolymers from Ionic Liquids Requires Control of Different Solution Properties than Volatile Organic Solvents

2017· article· en· W2609469507 sur OpenAlexafffund
Oleksandra Zavgorodnya, Julia L. Shamshina, Jonathan R. Bonner, Robin D. Rogers

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesOffice of Nuclear EnergyOffice of ScienceCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésElectrospinningIonic liquidChemical engineeringViscosityPolymerBiopolymerSpinningFiberMaterials scienceChitinNanofiberRheologyConductivityChemistryPolymer chemistryOrganic chemistryComposite materialChitosanCatalysisPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide We report the correlation between key solution properties and spinability of chitin from the ionic liquid (IL) 1-ethyl-3-methylimidazolium acetate ([C 2 mim][OAc]) and the similarities and differences to electrospinning solutions of nonionic polymers in volatile organic compounds (VOCs). We found that when electrospinning is conducted from ILs, conductivity and surface tension are not the key parameters regulating spinability, while solution viscosity and polymer concentration are. Contrarily, for electrospinning of polymers from VOCs, solution conductivity and viscosity have been reported to be among some of the most important factors controlling fiber formation. For chitin electrospun from [C 2 mim][OAc], we found both a critical chitin concentration required for continuous fiber formation (>0.20 wt %) and a required viscosity for the spinning solution (between ca . 450–1500 cP). The high viscosities of the biopolymer–IL solutions made it possible to electrospin solutions with low, less than 1 wt %, polymer concentration and produce thin fibers without the need to adjust the electrospinning parameters. These results suggest new prospects for the control of fiber architecture in nonwoven mats, which is crucial for materials performance.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,977

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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