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Enregistrement W3013669782 · doi:10.3390/polym12030726

Effect of Chitin Nanocrystals on Crystallization and Properties of Poly(lactic acid)-Based Nanocomposites

2020· article· en· W3013669782 sur OpenAlexaff
Shikha Singh, Mitul Kumar Patel, Daniel Schwendemann, Marta Zaccone, Shiyu Geng, Kristiina Oksman

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésCrystallinityMaterials scienceCrystallizationNanocompositeChemical engineeringLactic acidNucleationTECPolylactic acidPolymer chemistryComposite materialPolymerChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The crystalline phase of poly(lactic acid) (PLA) has crucial effects on its own properties and nanocomposites. In this study, the isothermal crystallization of PLA, triethyl citrate-plasticized PLA (PLA-TEC), and its nanocomposite with chitin nanocrystals (PLA-TEC-ChNC) at different temperatures and times was investigated, and the resulting properties of the materials were characterized. Both PLA and PLA-TEC showed extremely low crystallinity at isothermal temperatures of 135, 130, 125 °C and times of 5 or 15 min. In contrast, the addition of 1 wt % of ChNCs significantly improved the crystallinity of PLA under the same conditions owing to the nucleation effect of the ChNCs. The samples were also crystallized at 110 °C to reach their maximal crystallinity, and PLA-TEC-ChNC achieved 48% crystallinity within 5 min, while PLA and PLA-TEC required 40 min to reach a similar level. Moreover, X-ray diffraction analysis showed that the addition of ChNCs resulted in smaller crystallite sizes, which further influenced the barrier properties and hydrolytic degradation of the PLA. The nanocomposites had considerably lower barrier properties and underwent faster degradation compared to PLA-TEC110. These results confirm that the addition of ChNCs in PLA leads to promising properties for packaging applications.

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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