Evaluation of Conductive Porous Biobased Composites with Tunable Mechanical Properties for Potential Biological Applications
Notice bibliographique
Résumé
In this work, starch-based porous cryogels with controlled mechanical and electrical properties were prepared for tissue engineering applications. The starch cryogels were formulated using κ-carrageenan, poly(vinyl alcohol) (PVA), and styrylpyridinium-substituted PVA (SbQ) into the composite. A conductive cryogel was polymerized by chemical oxidation of 3,4-ethylenedioxythiophene (EDOT) using iron(III) p-toluenesulfonate as a strategy to control the electrical properties. The physical, thermal, and mechanical properties were evaluated for the obtained composites. Macro- and nanoscale results confirmed the capability of tuning the mechanical properties of the material by the addition of biopolymers in different contents. The presence of κ-carrageenan significantly increased the storage modulus and decreased the damping effect in the formulations. The presence of PVA showed a plasticizing effect in the formulations, confirmed by the buffering effect and an increase in storage modulus. PVA-SBQ improved the mechanical properties by cross-linking. The addition of PEDOT increased the mechanical and electrical properties of the obtained materials.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».