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Enregistrement W3006184856 · doi:10.1021/acs.biomac.0c00056

Iridescent Cellulose Nanocrystal Films Modified with Hydroxypropyl Cellulose

2020· article· en· W3006184856 sur OpenAlexafffund
Christopher M. Walters, Charlotte E. Boott, Thanh‐Dinh Nguyen, Wadood Y. Hamad, Mark J. MacLachlan

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensFPInnovationsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésHydroxypropyl celluloseMaterials scienceCelluloseNanocrystalPolymerLiquid crystalComposite numberUltimate tensile strengthChemical engineeringMethacrylateMethyl methacrylateEvaporationThin filmComposite materialPolymer chemistryNanotechnologyOptoelectronicsCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of polymers into a chiral nematic cellulose nanocrystal (CNC) matrix allows for the tuning of optical and mechanical properties, enabling the development of responsive photonic materials. In this study, we explored the incorporation of hydroxypropyl cellulose (HPC) into a CNC film prepared by slow evaporation. In the composite CNC/HPC thin films, the CNCs adopt a chiral nematic structure, which can selectively reflect certain wavelengths of light to yield a colored film. The color could be tuned across the visible spectrum by changing the concentration or molecular weight of the HPC. Importantly, the composite films were more flexible than pure CNC films with up to a ten-fold increase in elasticity and a decrease in stiffness and tensile strength of up to six times and four times, respectively. Surface modification of the films with methacrylate groups increased the hydrophobicity of the films, and therefore, the water stability of these materials was also improved.

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 seuil0,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations103
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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