Morphology and porosity of pure and magnetite nanoparticles decorated porous cellulose nanocrystal cryogel monoliths
Notice bibliographique
Résumé
The investigation of porosity and porous materials have been of great interest to the medical field. Cellulose nanocrystals (CNC) are an attractive biocompatible natural material currently under development for use in tissue engineering. Herein, we probe the fabrication of carboxylated CNC-based cryogel scaffolds using the freeze-casting technique. We also employed a combination of characterization techniques to probe scaffold porosity, including scanning electron microscopy (SEM), small-angle X-ray scattering (SAXS), and dynamic vapor sorption (DVS). Our findings showed that macropore morphologies of the CNC-based cryogel scaffolds depend on the conditions under which water freezing takes place. The SAXS data fitted using the mass fractal model and power law suggest that the CNCs aggregated to form well-defined walls in the range of 96.7 nm – 27.3 nm for all samples, while the incorporation of nanoparticles disrupted this compactness in the range of 27.3 – 4.8 nm. The nanoparticles also showed a direct influence on water uptake of the cryogel scaffolds by reducing water sorption mesopores with a radius of 5 – 6 nm, as shown by the DVS technique.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».