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Enregistrement W3122384492 · doi:10.1016/j.carbpol.2021.117682

Hydrogen bonds dominated frictional stick-slip of cellulose nanocrystals

2021· article· en· W3122384492 sur OpenAlexaff
Chi Zhang, Sinan Keten, Dominique Derome, Jan Carmeliet

Notice bibliographique

RevueCarbohydrate Polymers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceSlip (aerodynamics)Hydrogen bondShearing (physics)Composite materialHydrogenCellulosePolymerNanocrystalChemical physicsThermodynamicsNanotechnologyMoleculeChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crystalline cellulose, the most abundant natural polymer on earth, features exceptional physical and mechanical properties. Using atomistic simulation, this study reports the mechanical behavior of cellulose-cellulose nanocrystal hydrophilic interface and systematically examines the impact of loading direction, interfacial moisture, misalignment and surface types. The density, orientation or distribution of interfacial hydrogen bonds are shown to explain the series of findings presented here, including stick-slip behavior, stiffness recovery after an irreversible slip, direction-dependent behavior and weakening induced by hydration or misalignment. Correlation analysis shows that, regardless of the various loading conditions, the interfacial stress, shear velocity and interaction energy are strongly correlated with the density of interfacial hydrogen bonds, which quantitatively supports the central role of hydrogen bonding. Based on this correlation, the friction force rendered by a single hydrogen bond is inferred to be fHB ∼1.3 E-10 N under a shearing speed of 1 m s−1.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations69
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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