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Enregistrement W4298395321 · doi:10.1002/sia.7154

Two different approaches to XPS quantitative analysis of polyelectrolyte adsorption layers

2022· article· en· W4298395321 sur OpenAlexaff
Marie Ernstsson, Andra Dédinaité, Orlando J. Rojas, Per M. Claesson

Notice bibliographique

RevueSurface and Interface Analysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyelectrolyteSilanolAdsorptionPolyelectrolyte adsorptionX-ray photoelectron spectroscopyCharge densityIonic strengthSurface chargeChemical engineeringChemistryMicaAqueous solutionMaterials scienceOrganic chemistryPhysical chemistryCatalysisPolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS) was employed to quantify adsorption of polyelectrolytes from aqueous solutions of low ionic strength onto mica, glass, and silica. Silica surfaces were conditioned in base or in acid media as last pre‐treatment step (silica‐base last or silica‐acid last, respectively). Consistency in the determined adsorbed amount, Γ , was obtained independent of the choice of XPS mode and with the two quantification approaches used in the data evaluation. Under the same adsorption conditions, the adsorbed amount, Γ , varied as Γ mica > Γ silica‐base last ≈ Γ glass > Γ silica‐acid last . In addition, the adsorbed amount increased with decreasing polyelectrolyte charge density (100% to 1% of segments being charged) for all substrates. Large adsorbed amount was measured for low‐charge density polyelectrolytes, but the number of charged segments per square nanometer was low due to steric repulsion between polyelectrolyte chains that limited the adsorption. The adsorbed amount of highly charged polyelectrolytes was controlled by electrostatic interactions and thus limited to that needed to neutralize the substrate surface charge density. For silica, the adsorbed amount depended on the cleaning method, suggesting that this process influenced surface concentration and fraction of different silanol groups. Our results demonstrate that for silica, a higher density and/or more acidic silanol groups are formed using base, rather than acid, treatment in the last step.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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