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Enregistrement W2949960227 · doi:10.1002/advs.201801664

Self‐Healing Hydrogels: The Next Paradigm Shift in Tissue Engineering?

2019· review· en· W2949960227 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilDanmarks Frie ForskningsfondVillum FondenNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekGigtforeningen
Mots-clésSelf-healing hydrogelsTissue engineeringParadigm shiftSelf-healingBiomedical engineeringNanotechnologyComputer scienceMaterials scienceEngineeringChemical engineeringMedicinePathologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given their durability and long-term stability, self-healable hydrogels have, in the past few years, emerged as promising replacements for the many brittle hydrogels currently being used in preclinical or clinical trials. To this end, the incompatibility between hydrogel toughness and rapid self-healing remains unaddressed, and therefore most of the self-healable hydrogels still face serious challenges within the dynamic and mechanically demanding environment of human organs/tissues. Furthermore, depending on the target tissue, the self-healing hydrogels must comply with a wide range of properties including electrical, biological, and mechanical. Notably, the incorporation of nanomaterials into double-network hydrogels is showing great promise as a feasible way to generate self-healable hydrogels with the above-mentioned attributes. Here, the recent progress in the development of multifunctional and self-healable hydrogels for various tissue engineering applications is discussed in detail. Their potential applications within the rapidly expanding areas of bioelectronic hydrogels, cyborganics, and soft robotics are further highlighted.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,331
Écart entre enseignants0,303 · 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