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Enregistrement W4366825719 · doi:10.3390/colloids7020036

Rheology of Pickering Emulsions Stabilized and Thickened by Cellulose Nanocrystals over Broad Ranges of Oil and Nanocrystal Concentrations

2023· article· en· W4366825719 sur OpenAlexaff
Saumay Kinra, Rajinder Pal

Notice bibliographique

RevueColloids and Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreamingRheologyConsistency indexEmulsionChemical engineeringNanocelluloseShear thinningNanocrystalline materialMaterials scienceNanocrystalCelluloseAqueous solutionPickering emulsionChemistryComposite materialOrganic chemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rheology of oil-in-water (O/W) emulsions, stabilized and thickened by cellulose nanocrystals, also referred to as nanocrystalline cellulose (NCC), was investigated over broad ranges of NCC and oil concentrations. The NCC concentration was varied from 1.03 to 7.41 wt% based on the aqueous phase. The oil concentration of the emulsion was varied from approximately 10 to 70 wt%. The emulsions produced were highly stable with respect to creaming and coalescence. The emulsions were non-Newtonian in that they exhibited strong shear-thinning behavior. The rheological data were described adequately by a power-law model. The consistency index (K) and the flow behavior index (n) of the emulsions were strongly dependent on the NCC and oil concentrations. At a fixed oil concentration, the consistency index increased whereas the flow behavior index decreased with the increase in NCC concentration. A similar behavior was observed when the NCC concentration was fixed and the oil concentration was increased; that is, the consistency index increased whereas the flow behavior index decreased.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,469

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations32
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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