MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3155872311 · doi:10.1021/acs.langmuir.1c00354

Effects of Chemical and Geometric Microstructures on the Crystallization of Surface Droplets during Solvent Exchange

2021· article· en· W3155872311 sur OpenAlexafffund
Howon Choi, Zixiang Wei, Jae Bem You, Huaiyu Yang, Xuehua Zhang

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésCrystallizationSolventChemical engineeringCrystal (programming language)MicrostructureMaterials scienceTernary operationDissolutionCrystal growthChemistryChemical physicsCrystallographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we investigate the crystallization of droplets formed on micropatterned surfaces. By solvent exchange in a microchamber, a ternary solution consisting of a model compound β-alanine, water, and isopropanol was displaced by a flow of isopropanol. In the process, oiling-out droplets formed and crystallized. Our results showed that the shape and size of the crystals on surfaces with chemical micropatterns could be simply mediated by the flow conditions of solvent exchange. More uniform crystals formed on hydrophilic microdomains compared to hydrophobic microdomains or homogeneous surfaces. Varying flow rates or channel heights led to the formation of thin films with microholes, connected networks of crystals, or small diamond-shaped crystals. Physical microstructures (represented by microlenses) on the surface allowed the easy detachment of crystals from the surface. Beyond oiling-out crystallization, we demonstrated that the crystal formation of another solute dissolved in the droplets could be triggered by solvent exchange. The length of crystal fibers after the solvent-exchange process was shorter at a faster flow rate. This study may provide further understanding to effectively obtain the crystallization of surface droplets through the solvent-exchange approach.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLangmuirMême sujetInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques InnovationTravaux en français237 207