Influence of electrospinning parameters on the development of high-quality electrospun nanofibers: A brief critical assessment
Notice bibliographique
Résumé
Electrospinning is a versatile technique commonly used to produce nanofibers for various biomedical applications and in tissue engineering. This technique operates on the principle of electrostatic forces, which create fibrous scaffolds from biocompatible polymers. Key characteristics of electrospun nanofibers include their lightweight nature, softness, porosity, and large surface area-to-volume ratio. However, there is a notable gap in the understanding of how these different process parameters affect the quality and mechanical properties of the nanofibers for applications in tissue engineering, drug delivery systems, wound dressings, and scaffolds for regenerative medicine. To bridge this gap, it is crucial to explore different combinations of electrospinning parameters, such as solution flow rate, collector rotation speed, and polymer concentration, as they significantly affect the quality and characteristics of the resulting nanofibers. These various combinations of electrospinning parameters can significantly influence pore size, fiber thickness, surface porosity, and the overall properties of nanofiber structures. In this paper, we present a critical review of the various electrospinning parameters used in producing electrospun nanofibers, and we document a few optimal conditions that can greatly enhance production quality. This review paper aims to emphasize the importance of selecting appropriate polymers along with electrospinning parameters during the fabrication process while contributing valuable insights for researchers and industry stakeholders. Additionally, the impact of incorporating additive materials into the electrospinning process is discussed, along with potential future directions for developing high-quality nanofiber scaffolds with enhanced mechanical properties.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».