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Enregistrement W2976138289 · doi:10.1021/acsabm.9b00531

Stimulus-Responsive Biopolymeric Surface: Molecular Switches for Oil/Water Separation

2019· article· en· W2976138289 sur OpenAlexafffund
Ravichandran H. Kollarigowda, Gang Cheng

Notice bibliographique

RevueACS Applied Bio Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesWuhan Institute of TechnologyMadurai Kamaraj UniversityUniversity of Alberta
Mots-clésStimulus (psychology)Materials sciencePsychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we fabricated a stimulus-responsive biopolymeric material and demonstrated the reversible character of a hydrophilic/hydrophobic interface upon exposure to UV light. Importantly, this stimulus-responsive material exhibited excellent features in an oil/water separation system. Cellulose was functionalized on both sides of the surface with a dopamine polymer and further modified with an azobenzene-fluorosilane material. Azobenzene can alter the properties of a material via an isomerization effect ( trans–cis ) upon exposure to UV light. Initially, the azobenzene-fluorosilane material was in a hydrophobic state; the contact angle was over 130°; and absorption performance with various organic solvents showed there to be high levels of extractive activity and outstanding reusability. When we exposed the material to UV light, the surface changed to that of a hydrophilic nature, and this phenomenon was influenced by the azobenzene chemistry of folding and unfolding of an azobenzene-fluorosilane molecule. Significantly, this phenomenon is a reversible, reusable, and eco-friendly material. Furthermore, dopamine polymers could block organic material, bacteria, and fungi, and this surface can be used for wastewater purification. Therefore, we foresee that the stimulus-responsive surface of biopolymeric material could result in a different direction in the oil/water purification fields.

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 enseignants0,002
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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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