MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3102363701 · doi:10.1149/1945-7111/abc99e

3D Printable Vapochromic Sensing Materials

2020· article· en· W3102363701 sur OpenAlexafffund
David M. Stevens, Bonnie L. Gray, Daniel B. Leznoff, Hidemitsu Furukawa, Ajit Khosla

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence and Fluorescent Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMitacsCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolymerAmmoniaPolylactic acidMaterials scienceSmart materialMatrix (chemical analysis)Chemical engineeringNanotechnologyChemistryComposite materialOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vapochromic Coordination Polymers (VCPs) are highly stable sensing compounds that can be used for chemical sensors but require immobilization to be effective. We present a novel immobilization method for VCPs that results in a new class of Vapochromic Sensing Materials (VSMs) for chemical sensors. These VSMs can further be used as base materials for 3D printing and additive manufacturing processes to create geometrically complex sensor surfaces, or for integration with other 3D printed structures. The ammonia-sensitive VCP compound Zn[Au(CN) 2 ] 2 is used together with polylactic acid (PLA) to create the first type of this new class of VSM. The VSM synthesis method is simple, robust, and employs the use of the inexpensive and sustainable 3D printing polymer PLA. Early results suggest that, compared to previous methods used for the immobilization of the Zn[Au(CN) 2 ] 2 VCP, the VSM: 1) provides long term and stable immobilization of VCPs; 2) can detect target analytes (e.g., ammonia) at low concentrations (e.g., 5 ppm); and 3) is effective as a sensing material even when comprised of low VCP concentrations of 2% wt. or less in the PLA matrix.

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 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 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The Electrochemical SocietyMême sujetLuminescence and Fluorescent MaterialsTravaux en français237 207