Back to the future: Fatty acids, the green genie to design smart soft materials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fatty acids are widely used in industries for various applications as soaps or in their crystalline form. Fatty acid soaps are used as surface‐active agent to stabilize foams and emulsions, for detergency, and surface wetting. Fatty acid molecules in organic solvents are used as low‐molecular‐mass organic gelators. Currently, there is a renewed interest in using fatty acids in industrial applications instead of petrochemical surfactants since fatty acid soaps are green surfactants. Fatty acids exhibit also many advantages, including the design of responsive soft‐materials. Fatty acid soaps are natural pH and thermoresponsive surfactants, which can lead to responsive foams and emulsions. In their crystalline form, fatty acid crystals in both aqueous and non‐aqueous solvents stabilize liquid foams. These crystals are also efficient in the production of liquid marbles. Fatty acids are solvosurfactants with the ability to form microemulsions and capillary suspensions. In this review, we illustrate how fatty acid molecules can be used in the manufacture of multiresponsive soft‐materials ranging from aqueous and non‐aqueous foams, emulsions, nanoemulsions, microemulsions, liquid marbles and capillary suspensions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».