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Enregistrement W4309703236 · doi:10.20944/preprints202211.0414.v1

Mechanically Tuned Cellulose Nanocrystal (CNC)-based Bio-aimed Hydrogels: Are Hydrogel Meeting Bio-based Application Demands?

2022· preprint· en· W4309703236 sur OpenAlexaff
Aref Abbasi Moud

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials sciencePolymerNanocrystalCelluloseNanotechnologyXanthan gumRheologyNatural polymersPolymer scienceChemical engineeringComposite materialPolymer chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose nanocrystals (CNCs) are a kind of nano-inclusions that have experienced tremendous expansion in the material industry due to their outstanding mechanical qualities, sizable surface area, and capacity for functional tuning. Due to their vast potential, however, present practises fall short of fully using them. For example, employing CNCs in various matrices with various surface chemistries can be challenging; this problem tends to get worse if the focus is furthered on bio-based applications. This paper reviews the use of CNCs as fillers in natural and man-made polymers; we have explored in depth the production, characterisation, and of CNCs from various sources and their inclusion into various matrices. Surface alterations and the introduction of CNCs in biodegradable polymer can have a significant impact on several industrial behemoths such as tissue engineering and biomedical applications; therefore, pursue of current manuscript is extremely warranted. Throughout the manuscript various assembly techniques that involves alteration and adjustment of polymer network in building up a hydrogel with higher fracture energy and mechanical properties are also included. From rheological perspective the hydrogel processing is also discussed with some models routinely used in the literature to describe these hydrogels. Finally, bio-based hydrogels mechanically reinforced with CNCs such as Xanthan Gum, Alginate, protein, and polysaccharides were discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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