MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2810629993 · doi:10.1080/09506608.2018.1484577

Surface modification to control the water wettability of electrospun mats

2018· article· en· W2810629993 sur OpenAlexaff
Rafael S. Kurusu, Nicole R. Demarquette

Notice bibliographique

RevueInternational Materials Reviews · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWettingElectrospinningMaterials scienceSurface modificationPolymerPorosityNanotechnologyMembraneChemical engineeringComposite materialChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrospun mats have many possible applications in which it is important to control their interaction with water: when used as separation membranes, superhydrophobic mats can remove oil from water, whereas when used as scaffolds for tissue engineering, hydrophilic mats present better cell affinity. Frequently, however, the surface properties of the polymer fibers that compose the mat need to be modified and tuned. This review covers the main surface modification techniques used to change the water wettability of mats produced by electrospinning. Some basic aspects of the electrospinning process and wetting theories are presented as a starting point for the discussion, highlighting the common wetting switching mechanism found in highly porous structures like electrospun mats. The surface modification techniques are then classified as post-treatments or one-step modification during electrospinning. The fundamental aspects of each technique are followed by a discussion emphasizing their technical advantages and drawbacks.

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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
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)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Materials ReviewsMême sujetElectrospun Nanofibers in Biomedical ApplicationsTravaux en français237 207