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Enregistrement W2972733122 · doi:10.1002/app.48481

Synthesis and characterization of cellulose nanowhisker‐reinforced‐poly(<i>ε</i>‐caprolactone) scaffold for tissue‐engineering applications

2019· article· en· W2972733122 sur OpenAlexaff
Mohamed Mahmoud Khattab, Yaser Dahman

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCaprolactoneCrystallinityPorosityUltimate tensile strengthCellulosePolymerChemical engineeringScaffoldComposite materialBiomaterialYoung's modulusCopolymerBiomedical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Poly( ε ‐caprolactone) (PCL) is a bioresorbable and biocompatible polymer with assorted medical applications. However, remarkable hydrophobicity and nonosteoconductivity have stood as a barrier to limit its applications. The present study aims to modify the bulk characteristics of PCL to develop a polymeric scaffold with adequate structural and mechanical properties to support regenerated tissues. For this purpose, functionalized bacterial cellulose nanowhiskers (BCNW‐ g ‐βCD‐PCL 2000 ) are synthesized. Reinforcing PCL matrix with 4 wt % of the nanowhiskers resulted in a bionanocomposite with promoted bulk properties. Compared to neat PCL, the obtained bionanocomposite shows improvements of 115 and 51% in tensile strength and Young's modulus, respectively; 20% increase in hydrophilicity; 7% increase in degradation rate; and 6% decrease in crystallinity. Gas foaming/combined particulate leaching technique is used to develop highly porous structures of 86–95% porosity with interconnected macropores of mean pore diameters of 250–420 μm. Porous scaffolds showed compression modulus values of 5.3–9.1 MPa and would have promising applications in regenerative medicine. © 2019 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2020 , 137 , 48481.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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