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Enregistrement W2806512211 · doi:10.1038/s41467-018-03827-3

Warm/cool-tone switchable thermochromic material for smart windows by orthogonally integrating properties of pillar[6]arene and ferrocene

2018· article· en· W2806512211 sur OpenAlexaff
Sai Wang, Zuqiang Xu, Tingting Wang, Tangxin Xiao, Xiao‐Yu Hu, Ying‐Zhong Shen, Leyong Wang

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePolydiacetylene-based materials and applications
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaUniversität Duisburg-EssenNational Natural Science Foundation of ChinaAlexander von Humboldt-StiftungNational Science Foundation
Mots-clésThermochromismFerrocenePillarMaterials scienceBifunctionalTone (literature)CyanSmart materialComputer scienceOptoelectronicsNanotechnologyChemistryMechanical engineeringOpticsOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional materials play a vital role in the fabrication of smart windows, which can provide a more comfortable indoor environment for humans to enjoy a better lifestyle. Traditional materials for smart windows tend to possess only a single functionality with the purpose of regulating the input of solar energy. However, different color tones also have great influences on human emotions. Herein, a strategy for orthogonal integration of different properties is proposed, namely the thermo-responsiveness of ethylene glycol-modified pillar[6]arene (EGP6) and the redox-induced reversible color switching of ferrocene/ferrocenium groups are orthogonally integrated into one system. This gives rise to a material with cooperative and non-interfering dual functions, featuring both thermochromism and warm/cool tone-switchability. Consequently, the obtained bifunctional material for fabricating smart windows can not only regulate the input of solar energy but also can provide a more comfortable color tone to improve the feelings and emotions of people in indoor environments.

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 seuil0,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations228
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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