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Enregistrement W2312868600 · doi:10.1021/am404087q

Polymers with Dual Light-Triggered Functions of Shape Memory and Healing Using Gold Nanoparticles

2013· article· en· W2312868600 sur OpenAlexaff
Hongji Zhang, Yue Zhao

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceShape-memory polymerPolymerSmart polymerNanoparticlePhotothermal therapyShape-memory alloyPhotothermal effectSmart materialNanotechnologyColloidal goldSurface plasmon resonanceSelf-healingOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shape-memory and stimuli-healable polymers (SMP and SHP) are two types of emerging smart materials. Among the many stimuli that can be used to control SMP and SHP, light is unique because of its unparalleled remote activation and spatial control. Generally, light-triggered shape memory and optically healable polymers are different polymers and it is challenging to endow the same polymer with the two light-triggered functions because of their structural incompatibility. In this paper, we describe a general polymer design that allows a single material to exhibit both light-controlled shape memory and optical healing capabilities. We show that by chemically cross-linking a crystalline polymer and loading it with a small amount of gold nanoparticles (AuNPs), the polymer displays optically controllable shape memory and fast optical healing based on the same localized heating effect arising from the surface plasmon resonance of AuNPs. The photothermal effect controls, on the one hand, the shape memory process by tuning the temperature with respect to Tm of the crystalline phase and, on the other hand, activates the damage healing through crystal melting and recrystallization. Moreover, we show that these two features can be triggered separately in a sequential manner.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations216
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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