Corrigendum to “Antimicrobial topical polymeric films loaded with Acetyl-11-keto-β-boswellic acid (AKBA), boswellic acid and silver nanoparticles: Optimization, characterization, and biological activity” [Heliyon 10(11) 15th June 2024, e31671]
Notice bibliographique
Résumé
In the original published version of this article, the structure of CMC in figure 6 was incorrect, it was of cellulose, and the spelling of sodium alginate was wrong. The correct structure of CMC has now been added, and sodium alginate has been denoted as SA. The correct version can be found below. There were also some slight changes made to the text of section 3.11 to reflect the changes to figure 6. The authors/publisher apologize for the errors. Both the HTML and PDF versions of the article have been updated to correct the errors. DOI of original article: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31671 Marcus Bunduka: Conceptualization Antimicrobial topical polymeric films loaded with Acetyl-11-keto-β-boswellic acid (AKBA), boswellic acid and silver nanoparticles: Optimization, characterization, and biological activityJawad et al.HeliyonMay 24, 2024In BriefThe study examined the antimicrobial and antioxidant potential of pure Acetyl-11-keto-β-boswellic acid (AKBA), boswellic acid (70%) and AKBA loaded nanoparticles as topical polymeric films. The optimized concentration (0.05 % w/v) of pure AKBA, boswellic acid (BA), and AKBA loaded silver nanoparticles were used to study its impact on film characteristics. Carboxymethyl cellulose (CMC), sodium alginate (SA), and gelatin (Ge) composite films were prepared in this study. The polymeric films were evaluated for their biological (antioxidant and antimicrobial activities) and mechanical characteristics such as tensile strength (TS) and elongation (%). Full-Text PDF Open Access
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».