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Enregistrement W3195850709 · doi:10.1002/mren.202100023

Incorporating Hydrophobic Cellulose Nanocrystals inside Latex Particles via Mini‐Emulsion Polymerization

2021· article· en· W3195850709 sur OpenAlexafffund
Amir Pakdel, Emily D. Cranston, Marc A. Dubé

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEmulsion polymerizationPolymerizationChemical engineeringPolymer chemistryMonomerAcrylateMaterials scienceEmulsionAdhesiveAcrylic acidSodium dodecyl sulfateParticle sizeNucleationPrecipitation polymerizationHydroxypropyl celluloseNanocompositePolymerRadical polymerizationChemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrophobic cellulose nanocrystals (CNCs) are encapsulated inside poly(butyl acrylate/vinyl acetate/acrylic acid) latex particles via mini‐emulsion polymerization (MEP). To achieve a genuine MEP, the effects of the concentration of surfactants (sodium dodecyl sulfate/Disponil A3065) and a hydrophobic agent (octadecyl acrylate (ODA)) are optimized in the presence of 0.5 wt% CNC. Using a combination of surfactant and ODA concentrations leading to a particle nucleation method restricted to the monomer droplets, the effects of CNC loading up to 1.5 wt% on the polymerization process and final nanocomposite properties are studied. Despite an increase in particle size and a lower rate of polymerization at higher CNC loadings, the droplet nucleation mechanism remains dominant up to 1.25 wt% CNC loading. Pressure‐sensitive adhesive (PSA) performance for nanocomposites produced using hydrophobic CNCs in MEP decreases whereas performance improves considerably when using hydrophilic and partially hydrophobic CNCs in conventional emulsion polymerization. These results shed light on emulsion polymerization technique selection and CNC surface properties for greener industrial production of water‐based PSAs.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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