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Enregistrement W2784173529 · doi:10.1039/c7tb03016a

Cellulose nanocrystal (CNC)–inorganic hybrid systems: synthesis, properties and applications

2018· article· en· W2784173529 sur OpenAlexafffund
Muhammad Shahidul Islam, Lei Chen, Jared Sisler, Kam Chiu Tam

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooNational Institute for NanotechnologyUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanocrystalMaterials scienceCelluloseNanotechnologyChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose nanocrystal (CNC), a class of sustainable nanomaterial derived from forest and agro-biomass can serve as nature's storage for carbon dioxide. It has many attractive features, such as large specific surface area, high tensile strength and stiffness, abundance of surface hydroxyl groups, and they are also biocompatible, biodegradable and renewable. When dispersed in a polar solvent, they assemble to form multiphase or higher order structures yielding desirable optical and structural properties. They are being explored as templates for the design of a wide range of new functional nanomaterials. CNCs are excellent support for the loading of inorganic nanoparticles (e.g. Ag, Au, Pt, Pd etc.) yielding stable nano-hybrids in aqueous media. Additional surface functionalization of CNCs impart new and attractive physicochemical properties that are being exploited for application in sensors, catalysts, drug delivery vehicles, anti-microbial agents, scaffold for tissue engineering, biomarkers etc. This review provides an overview and future perspective on recent advances in the development on functional CNC-inorganic hybrids with potential applications in biomedical and chemical systems.

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 seuil0,005

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations193
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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