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Enregistrement W4406216322 · doi:10.3390/nano15020095

Influence of Added Cellulose Nanocrystals on the Rheology of Polymers

2025· article· en· W4406216322 sur OpenAlexafffund
Rajinder Pal

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanocrystalPolymerMaterials scienceChemical engineeringCationic polymerizationCarboxymethyl celluloseRheologyPolymer chemistryAqueous solutionChemistryOrganic chemistrySodiumNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interactions between cellulose nanocrystals and six different polymers (three anionic, two non-ionic, and one cationic) were investigated using rheological measurements of aqueous solutions of nanocrystals and polymers. The experimental viscosity data could be described adequately by a power-law model. The variations in power-law parameters (consistency index and flow behavior index) with concentrations of nanocrystals and polymers were determined for different combinations of nanocrystals and polymers. The interactions between nanocrystals and the following polymers: anionic sodium carboxymethyl cellulose and non-ionic guar gum, were found to be strong in that the consistency index increased substantially with the addition of nanocrystals to polymer solutions. The interaction between nanocrystals and non-ionic polymer polyethylene oxide was moderate. Depending on the concentrations of nanocrystals and polymer, the consistency index both increased and decreased upon the addition of nanocrystals to polymer solution. The interactions between nanocrystals and the following polymers: anionic xanthan gum, anionic polyacrylamide, and cationic quaternary ammonium salt of hydroxyethyl cellulose, were found to be weak. The changes in rheological properties with nanocrystal addition to these polymer solutions were found to be small or negligible.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,273 · 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.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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