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Enregistrement W4410519014 · doi:10.1002/mame.202500117

Melt Processing of Cellulose Acetate for Controlled Release Applications – A Review

2025· review· en· W4410519014 sur OpenAlexaff
Thabang N. Mphateng, António Benjamim Mapossa, Teboho Clement Mokhena, Suprakas Sinha Ray, Uttandaraman Sundararaj

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaUniversity of PretoriaPaper Manufacturers Association of South AfricaNational Research Foundation
Mots-clésMaterials scienceCellulose acetateCelluloseMaterials processingControlled releasePolymer scienceChemical engineeringProcess engineeringNanotechnologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cellulose acetate (CA) has garnered considerable industrial and research interest due to its sustainable properties, such as biodegradability and biocompatibility. Despite these attractive properties, CA is difficult to process using traditional melt processing techniques. This is due to its high crystallinity and a glass transition temperature that exceeds the thermal degradation temperature. Therefore, different additives have been explored to overcome these issues. This review explores recent trends in the use of melt‐processed CA materials for encapsulating and controlling the release of active compounds. It highlights the advancements made over the past decade in processing CA‐based materials using thermoplastic techniques. Additionally, the review discusses the properties of these materials, including biodegradation, photodegradation, and solubility, which are important for delivering active agents. Finally, it provides an overview of the challenges and prospects for CA‐based materials processed through thermoplastic processing methods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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