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Enregistrement W4372228062 · doi:10.1021/acssuschemeng.3c00367

Controlled Chitosan Molecular Weight Reduction by Mechanochemical and Aging-Based Phosphoric Acid Hydrolysis

2023· article· en· W4372228062 sur OpenAlexafffund
Galen Yang, Edmond Lam, Audrey Moores

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill UniversityCentre in Green Chemistry and Catalysis
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Research Council CanadaCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésChitosanDispersityChitinPhosphoric acidGel permeation chromatographyBiopolymerChemistryHydrolysisChemical engineeringNuclear chemistryMaterials sciencePolymer chemistryOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chitosan is typically produced by the deacetylation of the chitin biopolymer. Its molecular weight (Mw) is a function of the chitin source and the deacetylation conditions. It remains a challenge to both control the Mw of chitosan and obtain good monodispersity, which are essential for optimal function of chitosan in different applications. This study explores the use of mechanochemistry and aging as effective methods toward the controlled reduction of the Mw of commercial high Mw chitosan (HMwChs) with phosphoric acid, where Mw was measured by gel permeation chromatography (GPC). In comparison to conventional solution-based methods, this new mechanochemical method features improved process mass intensity in comparison to conventional techniques and affords low Mw chitosan (LMwChs) samples in a range of 200 to 19.5 kDa, with a polydispersity down to1.8.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,179 · 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.

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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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