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Enregistrement W3186111827 · doi:10.3390/gels7030097

Preparation, Characterization and Evaluation of Organogel-Based Lipstick Formulations: Application in Cosmetics

2021· article· en· W3186111827 sur OpenAlexaff
Cloé L. Esposito, Plamen Kirilov

Notice bibliographique

RevueGels · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipstickCosmeticsMouthfeelMaterials scienceSpreadabilityCharacterization (materials science)Texture (cosmology)ChemistryChemical engineeringFood scienceComputer scienceNanotechnologyRaw materialOrganic chemistryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1,3:2,4-Dibenzylidene-D-sorbitol (DBS) and 12-hydroxystearic acid (12-HSA) are well-known as low-molecular-weight organogelators (LMOGs) capable of gelling an organic liquid phase. Considering their unique chemical and physical properties, we assessed their potential effects in new lipstick formulations by discrimination testing; in vitro measurements of the sun protection factor (SPF); and thermal, mechanical and texture analyzes. DBS and 12-HSA were used to formulate four types of lipsticks: L1 (1% DBS), L2 (10% 12-HSA), L3 (1.5% DBS) and L4 (control, no LMOGs). The lipsticks were tested for sensory perception with an untrained panel of 16 consumers. LMOG formulations exhibited higher UVA protection factor (UVA-PF) and in vitro SPF, particularly in the 12-HSA-based lipstick. Regarding thermal properties, the 12-HSA-based lipstick and those without LMOGs were more heat-amenable compared to thermoresistant DBS-based lipsticks. The results also showed the viscoelastic and thermally reversible properties of LMOGs and their effect of increasing pay-off values. In general, the texture analysis indicated that 12-HSA-based lipstick was significantly harder to bend compared to control, while the other formulations became softer and easier to bend throughout the stability study. This work suggests the potential use of LMOGs as a structuring agent for lipsticks, paving the way towards more photoprotective and sustainable alternatives.

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)0,000
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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