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Enregistrement W3097851763 · doi:10.1016/j.heliyon.2020.e05294

Characterizing internal cavity modulation of corn starch microcapsules

2020· article· en· W3097851763 sur OpenAlexafffund
David Wulff, A.Y.F. Chan, Qiang Liu, Frank Gu, Marc G. Aucoin

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of TorontoNational Institute for NanotechnologyUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésSwellingScanning electron microscopeMaterials scienceStarchConfocal laser scanning microscopyMicroscopyParticle sizeComposite materialChemical engineeringBiomedical engineeringChemistryOpticsFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swelling of normal corn starch granules through heating in water leads to enlargement of the starch particles and a corresponding increase in internal cavity size. Through control of the swelling extent, it is possible to tune the size of the internal cavity for the starch microcapsules (SMCs). The swelling extent can be controlled through regulation of the swelling time and the swelling temperature. Since the swelling extent is correlated with particle size and solubility, these aspects may also be controlled. Imaging the SMCs at increasing levels of swelling extent using scanning electron microscopy (SEM) allowed for the internal cavity swelling process to be clearly observed. Brightfield and polarizing light microscopy validated the SEM observations. Confocal laser scanning microscopy provided further validation and indicated that it is possible to load the SMCs with large molecules through diffusion. The highly tunable SMCs are novel microparticles which could have applications in various industries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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