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Enregistrement W3166169249 · doi:10.3390/polym13121931

In-Situ One-Step Direct Loading of Agents in Poly(acrylic acid) Coating Deposited by Aerosol-Assisted Open-Air Plasma

2021· article· en· W3166169249 sur OpenAlexafffund
Gabriel Morand, Pascale Chevallier, Cédric Guyon, Michaël Tatoulian, Diego Mantovani

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAerosolCoatingAqueous solutionChemical engineeringMaterials scienceAcrylic acidDeposition (geology)WaferChromatographyNanotechnologyOrganic chemistryChemistryComposite materialPolymerCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In biomaterials and biotechnology, coatings loaded with bioactive agents are used to trigger biological responses by acting as drug release platforms and modulating surface properties. In this work, direct deposition of poly(acrylic acid) coatings containing various agents, such as dyes, fluorescent molecules, was achieved by aerosol-assisted open-air plasma. Using an original precursors injection strategy, an acrylic acid aerosol was loaded with an aqueous aerosol and deposited on silicon wafers. Results clearly showed that agents dissolved in the aqueous aerosol were successfully entrapped in the final coating. The effect of aerosols concentration, flow rate, and treatment time, on the coating morphology and the amount of entrapped agents, was also investigated. It was demonstrated that this process has the potential to entrap a tunable amount of any sensible water-soluble agent without altering its activity. To the best of our knowledge, this is the first time that the loading of an aqueous aerosol in coatings deposited by plasma from a liquid aerosol precursor is reported. This innovative approach complements plasma deposition of coatings loaded with bioactive agents from aqueous aerosols with the use of non-volatile liquid precursors.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,821

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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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