Dynamic mechanical analysis of novel cosmeceutical facial creams containing nano‐encapsulated natural plant and fruit extracts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cosmetic industry following the recent trends in the relative market has turned its interest in the formation of cosmeceutical products containing natural bioactive ingredients. Natural extracts may reveal undesirable sensory characteristics due to their composition. Encapsulation and nanotechnology are the most promising methods to overcome these drawbacks, opening up new perspectives for the future of cosmeceutical industry. AIMS: The purpose of this study was the use of nano-encapsulated plant and fruit extracts to formulate cosmeceutical facial creams with acceptable rheological characteristics. METHODS: Electrohydrodynamic process was used to encapsulate pomegranate and tea tree oil extracts and incorporate them in facial cosmetic creams. All the formulations including those without additives, were stored at three different temperatures. Subsequently, rheological oscillatory tests (frequency sweep tests) were performed using the dynamic mechanical analysis method in order to evaluate alterations in storage modulus (G'), loss modulus (G''), and complex viscosity (η*). RESULTS: Dynamic mechanical analysis, showed that all formulations are suitable for application in cosmetic industry, while changes due to storage period or the storage temperature were negligible. CONCLUSION: The addition of the selected extracts' nanofibers to formulate cosmeceutical facial creams, developed products with acceptable rheological characteristics that could be decisive for the cosmetics industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».