Using carboxylated cellulose nanofibers to enhance mechanical and barrier properties of collagen fiber film by electrostatic interaction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Collagen‐based films including casings with a promising application in meat industry are still needed to improve its inferior performance. In the present study, the reinforcement of carboxylated cellulose nanofibers (CNF) for collagen film, based on inter‐/intra‐ molecular electrostatic interaction between cationic acid‐swollen collagen fiber and anionic carboxylated CNF, was investigated. RESULTS Adding CNF decreased the zeta‐potential but increased particle size of collagen fiber suspension, with little effect on pH. Furthermore, CNF addition led to a higher tensile strength but a lower elongation, and the water vapor and oxygen barrier properties were improved remarkably. Because the CNF content was 50 g kg–1 or lower, the films had a homogeneous interwoven network, and CNF homogeneously embedded into collagen fiber matrix according to the scanning electron microscopy and atomic force microscopy analysis. Additionally, CNF addition increased film thickness and opacity, as well as swelling rate. CONCLUSION The incorporation of CNF endows collagen fiber films good mechanical and barrier properties over a proper concentration range (≤ 50 g kg–1 collagen fiber), which is closely associated with electrostatic reaction of collagen fiber and CNF and, subsequently, the form of the homogenous, compatible spatial network, indicating a potential applications of CNF in collagenous protein films, such as edible casings. © 2017 Society of Chemical Industry
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».