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Enregistrement W3080858763 · doi:10.1021/acsmaterialslett.0c00309

Functional Conductive Hydrogels for Bioelectronics

2020· article· en· W3080858763 sur OpenAlexafffund
Fanfan Fu, Jilei Wang, Hongbo Zeng, Jing Yu

Notice bibliographique

RevueACS Materials Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Foundation SingaporeCanada Research ChairsAgency for Science, Technology and Research
Mots-clésBioelectronicsSelf-healing hydrogelsNanotechnologyMaterials scienceBiocompatibilityElectrical conductorConductive polymerWearable computerTissue engineeringElectrically conductiveBiomedical engineeringComputer scienceEngineeringBiosensorPolymerComposite materialEmbedded systemPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conductive hydrogels are widely used in various applications, such as artificial skin, flexible and implantable bioelectronics, and tissue engineering. However, it is still a challenge to formulate hydrogels with high electrical conductivity without compromising their physicochemical properties (e.g., toughness, stretchability, and biocompatibility). Additionally, incorporating other functions, such as self-healing, shape memory, and wet adhesion, into conductive hydrogels is critical to many practical applications of hydrogel bioelectronics. In this Review, we highlight recent progress in the development of functional conductive hydrogels. We, then, discuss the potential applications and challenges faced by conductive hydrogels in the areas of wearable/implantable electronics and cell/tissue engineering. Conductive hydrogel can serve as an important building block for bioelectronic devices in personalized healthcare and other bioengineering areas.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations350
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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