Notice bibliographique
Résumé
Background: Among biopolymers, cellulose and its derivatives are the most commonly used for hydrogel formulations. The innovation and improvement of cellulose-based hydrogels concerned the raw materials, synthesis and methods of preparation, formulations and fabrication processes, as well as applications. Objectives: This study, in the form of patent analysis, presents the state by introducing what has been innovated and patented concerning cellulose-based hydrogels. Methods: Three databases have been used in this study: the Patentscope, the Espacenet, and the Lens patent data set. A detailed analysis has been provided regarding publication dates, patent families, jurisdictions, inventors, applicants, owners, and patent classifications. Results: A total of 8053 patent documents related to cellulose-based hydrogels have been published between 1965 and 2021. The United States leads the patent race in this sector, and the Massachusetts Institute of Technology is one of the top academic applicants. Conclusion: Based on patent classifications, most patent documents are related to medicinal preparations characterized by special physical forms. More specifically, the classification concerns materials for prostheses or coating prostheses, including cellulose derivatives characterized by their function or physical properties, such as macromolecular gels, hydrogels, or hydrocolloids.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».