Cellulose, nanocellulose, and antimicrobial materials for the manufacture of disposable face masks: A review
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose is among the most promising renewable and biodegradable materials that can help meet the challenge of replacing synthetic fibers currently used in disposable N95 respirators and medical face masks. Cellulose also offers key functionalities that can be valued in filtration applications using approaches such as nanofiltration, membrane technologies, and composite structures, either through the use of nanocellulose or the design of functional composite filters. This paper presents a review of the structures and compositions of N95 respirators and medical face masks, their properties, and regulatory standards. It also reviews the use of cellulose and nanocellulose materials for mask manufacturing, along with other (nano)materials and composites that can add antimicrobial functionality to the material. A discussion of the most recent technologies providing antimicrobial properties to protective masks (by the introduction of natural bioactive compounds, metal-containing materials, metal-organic frameworks, inorganic salts, synthetic polymers, and carbon-based 2D nanomaterials) is presented. This review demonstrates that cellulose can be a solution for producing biodegradable masks from local resources in response to the high demand due to the COVID-19 pandemic and for producing antimicrobial filters to provide greater protection to the wearer and the environment, reducing cross-contamination risks during use and handling, and environmental concerns regarding disposal after use.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».