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Enregistrement W4382630802 · doi:10.1002/tcr.202300166

Physico‐Chemical Properties of Laponite®/Polyethylene‐oxide Based Composites

2023· review· en· W4382630802 sur OpenAlexfundno aff
Eduard Lysenkov, Valery Klepko, Л. А. Булавін, Nikolaï Lebovka

Notice bibliographique

RevueThe Chemical Record · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNewfoundland and Labrador
Mots-clésMaterials scienceComposite materialComposite numberOxidePolyethyleneAqueous solutionBiocompatible materialChemistryBiomedical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review aims to provide a literature overview as well as the authors' personal account to the studies of Laponite® (Lap)/Polyethylene-oxide (PEO) based composite materials and their applications. These composites can be prepared over a wide range of their mutual concentrations, they are highly water soluble, and have many useful physico-chemical properties. To the readers' convenience, the contents are subdivided into different sections, related with consideration of PEO properties and its solubility in water, behavior of Lap systems(structure of Lap-platelets, properties of aqueous dispersions of Lap and aging effects in them), analyzing ofproperties LAP/PEO systems, Lap platelets-PEO interactions, adsorption mechanisms, aging effects, aggregation and electrokinetic properties. The different applications of Lap/PEO composites are reviewed. These applications include Lap/PEO based electrolytes for lithium polymer batteries, electrospun nanofibers, environmental, biomedical and biotechnology engineering. Both Lap and PEO are highly biocompatible with living systems and they are non-toxic, non-yellowing, and non-inflammable. Medical applications of Lap/PEO composites in bio-sensing, tissue engineering, drug delivery, cell proliferation, and wound dressings are also 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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,289
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 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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