Ultraflexible Self-Healing Guar Gum-Glycerol Hydrogel with Injectable, Antifreeze, and Strain-Sensitive Properties
Notice bibliographique
Résumé
Recently, flexible, injectable, and strain-sensitive hydrogels have attracted great research interest for application as electronic skin and wearable strain sensors. The synergistic integration of high flexibility, rapid self-healing, and antifreezing properties makes injectable, strain-sensitive, and self-healing guar gum hydrogels still a great challenge. Here, inspired by the strong hydrogen bonding of glycerol and water, the chelation cross-linking between glycerol and borax, we constructed a compact three-dimensional dynamic cross-linked net formed of glycerol-water-borax. Under stress, dynamic interactions of glycerol-water-borax net act as sacrificial bond energy for effective dissipation, which enables the hydrogel to achieve high flexibility, stretchability, and injectability. More importantly,because of the presence of glycerol, the antifreeze and moisturizing properties of the gel are improved. The hydrogel also exhibited an ultrafast self-healing ability of only 15 s. In addition, the results show that the hydrogel has self-adhesive properties and strain sensitivity. The hydrogels have the potential to be used to make flexible, wearable, and 3D-printable electronic skin and strain-sensitive sensors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».