Influence of magnetic nanoparticles on the mechano-magnetic response of wet-spun sodiumalginate-nanocellulose filaments
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid filaments are of growing interest for a wide range of applications, including those that require stimuli-responsiveness. In this study we developed magnetic filaments by combining the properties of inorganic nanoparticles with the low density, flexibility and morphological features of 2,2,6,6-tetramethylpiperidine-1-oxyl (TEMPO)-oxidized cellulose nanofibrils (TOCNF). The hybrid filaments were synthesized by wet spinning of TOCNF using sodium alginate (SA) adjuvant in a hydrogel containing magnetite (Fe 3 O 4 ) nanoparticles (NPs) formed in-situ by nucleation and grow. The relationship between synthesis conditions and filament mechanical and magnetic properties were investigated at NP loading as high as 25%. Saturation magnetization of 1.60, 11.31, 19.41, and 33.25 emu/g Fe 3 O 4 were measured at 5, 10, 15, and 25% NPs with a penalty in filament tensile strength which nevertheless reached at least 118 GPa along with low magnetite crystal orientation. Such high strength is rarely reported and found to depend on cellulose crystal orientation. The magnetic filaments were found suitable to replace traditional magnetic systems but add to the opportunity to develop flexible microwave adsorption textiles, artificial muscles, and micro-sensors.
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 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 ».