MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092057441 · doi:10.1002/marc.202000448

Cellulose Nanocrystal (CNC)–Latex Nanocomposites: Effect of CNC Hydrophilicity and Charge on Rheological, Mechanical, and Adhesive Properties

2020· article· en· W3092057441 sur OpenAlexaff
Amir Pakdel, Elina Niinivaara, Emily D. Cranston, Richard M. Berry, Marc A. Dubé

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensCelluForce (Canada)University of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceRheologyDynamic mechanical analysisComposite materialNanocompositeAdhesiveSurface chargeDispersion (optics)NanocrystalSurface modificationChemical engineeringNanotechnologyPolymerLayer (electronics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose nanocrystals (CNCs), a sustainable nanomaterial, are in situ incorporated into emulsion-based pressure-sensitive adhesives (PSAs). Commercially available CNCs with different surface hydrophilicity and surface charge (CNC101 and CNC103 from CelluForce) are used to explore their role in PSA property modification. Viscosity measurements and atomic force microscopy reveal differences in degree of association between the CNCs and the latex particles depending on the surface properties of the CNCs. The more hydrophilic and higher surface charge CNCs (CNC101) show less association with the latex particles. Dynamic strain sweep tests are used to analyze the strain-softening of the nanocomposites based on CNC type and loading. The CNC101 nanocomposites soften at lower strains than their CNC103 counterparts. This behavior is confirmed via dynamic frequency tests and modeling of the nanocomposites' storage moduli, which suggest the formation of CNC aggregates of, on average, 3.8 CNC101 and 1.3 CNC103 nanoparticles. Finally, PSA properties, i.e., tack, peel strength, and shear strength, simultaneously increase upon addition of both CNC types, although to different extents. The relationship between the PSA properties and CNC surface properties confirms that the less hydrophilic CNCs lead to improved CNC dispersion in the PSA films and therefore, enhance PSA properties.

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 seuil0,004

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacromolecular Rapid CommunicationsMême sujetAdvanced Cellulose Research StudiesTravaux en français237 207