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Enregistrement W2781160989 · doi:10.1098/rsta.2017.0039

Investigation of the formation mechanisms in high internal phase Pickering emulsions stabilized by cellulose nanocrystals

2017· article· en· W2781160989 sur OpenAlexafffund
Chuanwei Miao, Mani Tayebi, Wadood Y. Hamad

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPickering emulsionEmulsionChemical engineeringPhase (matter)Materials scienceCelluloseOil dropletNanocrystalMorphology (biology)ChemistryNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medium and high internal phase Pickering emulsions stabilized by cellulose nanocrystals (CNCs) have been prepared and the effects of CNC concentration and type of oil phase on the properties of emulsions were studied. The maximum oil phase volume that can be stabilized by CNCs is 87% when the CNC concentration is 0.6 wt.%; this slightly decreases to 83% when the CNC concentration is increased to 1.2 wt.% or higher. In addition, the oil droplets stabilized with 0.6 wt.% CNC suspensions have a larger size than those stabilized with higher concentration CNC suspensions. As evidenced by the change in oil droplet morphology and size, two different emulsion formation mechanisms are proposed. For a CNC concentration of 0.6 wt.%, the extra oil added into the emulsion is accommodated by the expansion of oil droplet size, whereas for CNC concentrations of 1.2 wt.% and higher, the oil is stabilized mainly by the formation of new oil droplets.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,300

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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