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Enregistrement W2734678694 · doi:10.1021/acs.langmuir.7b02352

Structural Variations in Hybrid All-Nanoparticle Gibbsite Nanoplatelet/Cellulose Nanocrystal Multilayered Films

2017· article· en· W2734678694 sur OpenAlexaff
Clélia Martin, Robert Barker, Erik B. Watkins, Frédéric Dubreuil, Emily D. Cranston, Laurent Heux, Bruno Jean

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocrystalGibbsiteMaterials scienceNanoparticleCelluloseChemical engineeringNanotechnologyComposite materialAluminium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose nanocrystals (CNCs) are promising biosourced building blocks for the production of high performance materials. In the last ten years, CNCs have been used in conjunction with polymers for the design of multilayered thin films via the layer-by-layer assembly technique. Herein, polymer chains have been replaced with positively charged inorganic gibbsite nanoplatelets (GN) to form hybrid "nanoparticle-only" composite films. A combination of atomic force microscopy and neutron reflectivity experiments was exploited to investigate the growth and structure of the films. Data show that the growth and density of GN/CNC films can be tuned over a wide range during preparation by varying the ionic strength in the CNC suspension and the film drying protocol. Specifically, thin and dense multilayered films or very thick, more porous mixed slabs, as well as intermediate internal structures, could be obtained in a predictable manner. The influence of key physicochemical parameters on the multilayer film buildup was elucidated and the film architecture was linked to the dominating interaction forces between the components. The degree of structural control over these hybrid nanoparticle-only films is much higher than that reported for CNC/polymer films, which offers new properties and potential applications as separation membranes or flame retardant 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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