MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2464131500 · doi:10.1002/adma.201601066

Highly Flexible and Resilient Elastin Hybrid Cryogels with Shape Memory, Injectability, Conductivity, and Magnetic Responsive Properties

2016· article· en· W2464131500 sur OpenAlexaff
Yuqing Liu, Kaige Xu, Qiang Chang, Mohammad Ali Darabi, Bojie Lin, Wen Zhong, Malcolm Xing

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElastinConductivityShape-memory alloyPolypyrroleNanoparticleMagnetic nanoparticlesComposite materialElasticity (physics)Flexibility (engineering)NanotechnologyPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A strategy utilizing elastin peptide macroporous cryogels to build highly flexible scaffolds to load carbon nanotubes, polypyrrole, and iron oxide magnetic nanoparticles, is presented. This combines high elasticity, flexibility, shape memory property, and injectable property together with conductivity and/or magnetic responsive property. The network can afford 97.5% compressive strain with an excellent conductivity of 50.1 ± 2.9 S cm(-1) at 90% strain.

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 enseignants0,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations180
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced MaterialsMême sujetAdvanced Materials and MechanicsTravaux en français237 207