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Enregistrement W4311770476 · doi:10.1016/j.carbpol.2022.120465

Drying stresses in cellulose nanocrystal coatings: Impact of molecular and macromolecular additives

2022· article· en· W4311770476 sur OpenAlexaff
Konrad W. Klockars, Luiz G. Greca, Johanna Majoinen, Karl Mihhels, Orlando J. Rojas, Blaise L. Tardy

Notice bibliographique

RevueCarbohydrate Polymers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEthylene glycolVinyl alcoholPEG ratioCelluloseGlycerolCoatingChemical engineeringNanocrystalComposite materialPolymerOrganic chemistryNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The industrial implementation of cellulose nanocrystals (CNCs) in films and coatings requires thorough evaluation of the internal stresses post-consolidation, as they cause fracturing and peeling. Characterizing the impact of plasticizing additives on stress is therefore critical. Herein, we use the deflection of thin glass substrates to measure drying stresses in consolidating CNC films, and benchmark the impact of five additives (glucose, glycerol, poly(ethylene glycol) (PEG), poly(vinyl alcohol) (PVA) and bovine serum albumin). Glycerol and PEG reduced drying stresses effectively, while PEG of increased molecular weight (from 0.2 to 10 kDa), PVA, and BSA were less effective. We analyzed the temporal aspects of the process, where stress relaxation of up to 30 % was observed 2 years after coating formation. Finally, we provide a framework to evaluate the impact of CNC morphology on residual stresses. The introduced approach is expected to fast-track the optimization and implementation of coatings based on biocolloids.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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