Cellulose, nanocellulose, and antimicrobial materials for the manufacture of disposable face masks: A review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle