Production and Characterization of Gelatin Biomaterials Based on Agave Microfibers and Bentonite as Reinforcements
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work was to obtain biomaterials as gelatin films or biofilms produced by casting, reinforced with a microfiber (MF) from Agave angustifolia Haw bagasse and bentonite (BN) nanoparticles and evaluate the effect of such reinforcements at different concentrations. Agave microfibers were obtained by a non-abrasive chemical method. Three formulations based on gelatin with glycerol were reinforced with microfiber, bentonite and both materials with 1.5, 3.5 and 5.5% w/w solids content. Physicochemical properties were determined using SEM and FTIR, thickness, soluble matter and moisture. The XRD, barrier, mechanical and thermal properties were measured. The films’ micrographs showed agglomerations on the surface. Interactions between its functional groups were found. The solubility increased when the MF concentration increased. The thickness of the films was between 60 and 110 μm. The crystallinity ranged from 23 to 86%. The films with both MF and BN and 3.5% w/w solids had the lowest barrier properties, while the film with 5.5% w/w solids showed the highest mechanical properties, being thermally resistant. Overall, Agave microfibers together with bentonite were able to improve some of the films’ properties, but optimized mixing conditions had to be used to achieve good particle dispersion within the gelatin matrix to improve its final properties. Such materials might have the potential to be used as food packaging.
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 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 ».