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Enregistrement W2800490912 · doi:10.1002/cjce.23232

Freeze‐drying of ceftriaxone sodium solution frozen with prefabricated porosity

2018· article· en· W2800490912 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Wang, Dapeng Hu, Yanqiu Pan, Hengle Li, Guohua Chen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFreezing and Crystallization Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalian Institute of Chemical PhysicsNatural Science Foundation of Liaoning ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésFreeze-dryingPorosityLiquid nitrogenCompactionMaterials scienceSaturation (graph theory)Composite materialAqueous solutionChemistryChemical engineeringChromatographyOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Initially unsaturated material frozen with prefabricated porosity was prepared to experimentally investigate its effect on freeze‐drying of liquid material. Ceftriaxone sodium, a kind of commonly used antibiotic, was selected as the primary solute in an aqueous solution. The liquid nitrogen ice cream‐making method was employed to prepare frozen materials with different initial porosities. Results showed that freeze‐drying was significantly enhanced with the initially unsaturated frozen material and substantial drying time was saved compared with conventional freeze‐drying. Drying time for the unsaturated sample (0.3 of saturation or 0.67 of initial porosity) was more than 20 % shorter than that required for the saturated one (1.0 of saturation without initial porosity). SEM images displayed that the dried products of the unsaturated frozen material had a pierced solid skeleton and uniform pore space with a fine and tenuous structure compared with those of the saturated one. The freezing rate exhibited little influence on the freeze‐drying process. Annealing can be moderately beneficial to shortening the drying time and further improving the energy utilization. An appropriate increase in operating temperature was able to enhance the freeze‐drying rate while changes in chamber pressure had a negligible effect on the process.

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 seuil0,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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