Microemulsion-Based Solid Lipid Nanoparticles As Emulsion Stabilisers
Notice bibliographique
Résumé
The preparation and properties of water-in-oil (W/O) emulsions stabilised solely by adsorbed surface-active solid lipid nanoparticles (SLNs) at the oil-water interface were studied. Monostearin-based SLNs were prepared using food-grade micoremulsions as nanoscle 'reactors'. Hot oil-in-water (O/W) microemulsions (70°C) consisting of monostearin, Tween 20, ethanol and water were crash-cooled to 4°C to promote the liquid-solid transition of the monostearin and thus develop sub-micron solid lipid particles. SLNs obtained from the cooled microemulsions were partially stabilised with addition to lecithin (0.5% w/w) to the microemulsion system. With 2% (w/w) added monstearin, the W/O emulsion was stable for the 14 days of study. The microstructure of the emulsions revealed the presence of two stabilisation mechanisms, namely Pickering-type and continuous phase crystal network stabilisation, which both contributed to slowing dispersed droplet coalescence. Overall, this study demonstrated that surface-active SLNs developed using a microemulsion technique could effectively kinetically stabilise model W/O emulsions.
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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) | 0,000 | 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 ».