In‐situ addition of carboxylated cellulose nanocrystals in seeded semi‐batch emulsion polymerization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanocellulosic materials can be used as green materials for property modification in latex polymers. In particular, cellulose nanocrystals (CNCs) can be incorporated in latexes in‐situ—a preferable method to ex‐situ addition because it ensures latex homogeneity and better performance enhancements. DextraCel is a commercial CNC with carboxylate surface groups, henceforth referred to as cCNC. The interactions between cCNCs and other standard latex components are studied, and experiments reveal that cCNCs can be sensitive to the ionic strength of the aqueous phase of the latex. A reproducible method to incorporate cCNCs in‐situ in a seeded semi‐batch emulsion polymerization is developed for the production of latexes for adhesive applications by varying the surfactant‐initiator systems in the seed stage and the feed stage. Sodium dodecyl sulphate (SDS) and potassium persulphate (KPS), negatively charged surfactant and initiator, respectively, are used for the seeding reaction, and Triton X‐405 and 2,2′‐azobisisobutyronitrile (AIBN) (uncharged surfactant and initiator) are used in the feed to preserve low ionic strength of the latex, thereby producing stable latexes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».