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Enregistrement W2969645936 · doi:10.1002/admt.201900540

Graphene Oxide Films Prepared Using Gelatin Nanofibers as Wearable Sensors for Monitoring Cardiovascular Health

2019· article· en· W2969645936 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 Materials Technologies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaZhejiang Ocean UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceGrapheneOxideGelatinBiomedical engineeringComposite materialNanotechnologyOptoelectronicsMedicineMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A gelatin nanofiber film that shows a failure tensile stress of 35 MPa, much stronger than conventional polyacrylamide hydrogels (<0.2 MPa), tough double network hydrogels (0.2–1.0 MPa), some engineering plastics such as polyethylene films (16 MPa) and polysulfones (1–10 MPa), is prepared by electrospinning. It is processed into a graphene oxide film, which exhibits high conductivity, via a high‐temperature treatment. A simple approach to prepare graphene oxide films using gelatin is provided. A highly sensitive and responsive wearable sensor is fabricated using the graphene oxide film, which is capable of sound recognition, apexcardiogram recording, and pulse spectrum measurement. The apexcardiogram is strongly associated with hemodynamic cardiac health, which reflects the cardiac process of ventricular contraction, blood ejection, diastole, semilunar valve open/close, atrioventricular valve valve open/close, etc. The developed cardiac sensor could be used to measure arterial stiffness index, a derivative of pulse spectrum, useful to evaluate artery walls stiffness and health status. Using the developed sensor, the detection result can be wirelessly relayed to mobile devices for personal cardiac health monitoring.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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