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Enregistrement W4405508241 · doi:10.3390/polym16243519

Achieving 3-D Structural Uniformity in Cellulose Gel Beads via Salt Screening

2024· article· en· W4405508241 sur OpenAlexfundno aff
Matthew Garnett, Andrew P. Yingst, Symone L. M. Alexander

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerAuburn University
Mots-clésCelluloseMaterials scienceChemical engineeringSalt (chemistry)CoagulationIonic bondingChemistryOrganic chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose microgel beads fabricated using the dropping technique suffer from structural irregularity and mechanical variability. This limits their translation to biomedical applications that are sensitive to variations in material properties. Ionic salts are often uncontrolled by-products of this technique, despite the known effects of ionic salts on cellulose assembly. In this study, the coagulation behavior of cellulose/salt solutions was explored as a way to combat these challenges. An ionic salt (NaCl) was added to a cellulose solution (cellulose/NaOH/urea) prior to coagulation in a hydrochloric acid bath. Quantification of the bead geometry and characterization of the pore architecture revealed that balancing the introduction of salt with the resultant solution viscosity is more effective at reducing structural variability and diffusion limitations than other pre-gelling techniques like thermal gelation. Three-dimensional visualization of the internal pore structure of neat cellulose, thermo-gel, and salt-gel beads revealed that adding salt to the solution is the most effective way to achieve 3-D structural uniformity throughout the bead. Coupled with nanoindentation, we confirmed that the salt produced during coagulation plays a critical role in mechanical variability, and that adding salt to the solution before dropping into the coagulation bath completely screens this effect, producing uniform microgel beads with reproducible mechanical properties.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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