A Brief Review of Electrospinning of Polymer Nanofibers: History and Main Applications
Notice bibliographique
Résumé
Electrospinning is an intensely facile methodology for the precise manufacturing of polymer nanofibers by manipulation of electrostatic force, which stunts like a driving force. In this technique, fibers produced with a diameter range between 50 to 500 nm. Two practices are made up by the scientists for electrospinning of versatile polymer. Polymers can be electrospun into ultrafine fibers in solvent solution or melt form. Tremendous progress had been made in this field in the past, and numerous applications were inaugurated. It’s a field of nanotechnology which rapidly growing due to enormous potential in creating novel applications regarding morphologies, materials structure, surface area, porosity, and Reinforcement in nanocomposite development. Fibers can be assembled in the form of nonwoven, aligned, patterned, random three-dimensional structures and sub-micron fibers. Many complications faced during electrospinning, for example, control the morphology and structure of Nanofibers, analyze surface functionality, and assembling strategies for various polymers. We need to find out various parameters for accurate fiber assembly. Here we briefly review the evolution activities in the field of electrospinning, understand its process, polymeric structure, property characterization, technology frailty, research provocations, future expectations, and resourceful applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».