MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2776019084 · doi:10.1021/acs.langmuir.7b03920

Tactoid Annealing Improves Order in Self-Assembled Cellulose Nanocrystal Films with Chiral Nematic Structures

2017· article· en· W2776019084 sur OpenAlexafffund
Andy Tran, Wadood Y. Hamad, Mark J. MacLachlan

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensFPInnovationsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésCrystallinityMaterials scienceLiquid crystalAnnealing (glass)NanocrystalSelf-assemblyEvaporationChemical engineeringCelluloseScanning electron microscopeOptical microscopeLiquid crystallineHomogeneity (statistics)NanotechnologyHydroxypropyl cellulosePolymerCrystallographyComposite materialChemistryOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The self-assembly process in cellulose nanocrystal (CNC) film formation was studied as a function of evaporation time. It is known that the total evaporation time of CNC dispersions affects the structure of the film obtained, but the extension of different phases of the evaporation has not been explored. By extending the evaporation time of CNC suspensions after the onset of liquid crystallinity, the homogeneity of the resulting films could be improved as observed by polarized optical microscopy and scanning electron microscopy. Here, we show that an intermediate stage of self-assembly, between phase separation and gel vitrification, called tactoid annealing, helps explain the discrepancies in order for chiral nematic CNC films dried at varying evaporation times. This intermediate stage of self-assembly may be useful for designing highly ordered and homogenous CNC-based materials.

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations112
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLangmuirMême sujetAdvanced Cellulose Research StudiesTravaux en français237 207