MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3194826260 · doi:10.1039/d1gc02292j

Regioselective and water-assisted surface esterification of never-dried cellulose: nanofibers with adjustable surface energy

2021· article· en· W3194826260 sur OpenAlexaff
Marco Beaumont, Caio G. Otoni, Bruno D. Mattos, Tetyana V. Koso, Roozbeh Abidnejad, Bin Zhao, Anett Kondor, Alistair W. T. King, Orlando J. Rojas

Notice bibliographique

RevueGreen Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilAcademy of FinlandFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloAustrian Science FundEuropean Commission
Mots-clésRegioselectivityCelluloseNanofiberSurface modificationAcylationChemical engineeringChemistryColloidOrganic chemistrySurface energySelectivityMaterials sciencePolymer chemistryCatalysisNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

are obtained upon surface esterification, affording CNFs of adjustable surface energy. The morphological and structural features of the nanofibers remain largely unaffected, but the regioselective surface reactions enable tailoring of their interfacial interactions, as demonstrated in oil/water Pickering emulsions. Our method precludes the need for drying or exchange with organic solvents for surface esterification, otherwise needed in the synthesis of esterified colloids and polysaccharides. Moreover, the method is well suited for application at high-solid content, opening the possibility for implementation in reactive extrusion and compounding. The proposed acylation is introduced as a sustainable approach that benefits from the presence of water and affords a high chemical substitution selectivity.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations47
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreen ChemistryMême sujetAdvanced Cellulose Research StudiesTravaux en français237 207