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Enregistrement W2423965822 · doi:10.1098/rsfs.2016.0026

Electroactive polymers for sensing

2016· review· en· W2423965822 sur OpenAlexafffund
Tiesheng Wang, Meisam Farajollahi, Yeon Sik Choi, I-Ting Lin, Jean E. Marshall, Noel M. Thompson, Sohini Kar‐Narayan, John D. W. Madden, Stoyan K. Smoukov

Notice bibliographique

RevueInterface Focus · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCambridge TrustRoyal Society
Mots-clésElectroactive polymersInterfacingMaterials scienceWearable computerDielectric elastomersPolymerElastomerBioelectronicsNanotechnologyConductive polymerBiocompatible materialComputer scienceBiosensorComposite materialBiomedical engineeringEngineeringEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electromechanical coupling in electroactive polymers (EAPs) has been widely applied for actuation and is also being increasingly investigated for sensing chemical and mechanical stimuli. EAPs are a unique class of materials, with low-moduli high-strain capabilities and the ability to conform to surfaces of different shapes. These features make them attractive for applications such as wearable sensors and interfacing with soft tissues. Here, we review the major types of EAPs and their sensing mechanisms. These are divided into two classes depending on the main type of charge carrier: ionic EAPs (such as conducting polymers and ionic polymer-metal composites) and electronic EAPs (such as dielectric elastomers, liquid-crystal polymers and piezoelectric polymers). This review is intended to serve as an introduction to the mechanisms of these materials and as a first step in material selection for both researchers and designers of flexible/bendable devices, biocompatible sensors or even robotic tactile sensing units.

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)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,018

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations209
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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