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Enregistrement W3130484578 · doi:10.1002/adfm.202010743

Actuation of Three‐Dimensional‐Printed Nanocolloidal Hydrogel with Structural Anisotropy

2021· article· en· W3130484578 sur OpenAlexaff
Albert Gevorkian, Sofia M. Morozova, Sina Kheiri, Nancy Khuu, Heyu Chen, Edmond W. K. Young, Ning Yan, Eugenia Kumacheva

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSelf-healing hydrogelsSwellingAnisotropyMicrofluidicsActuatorSoft roboticsNanotechnologyComposite materialGelatinShear thinningRheologyPolymer chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polymer hydrogels exhibit actuation properties that result in reversible shape transformations and have promising applications in soft robotics, drug delivery systems, sensors, and microfluidic devices. Actuation occurs due to differential hydrogel swelling and is generally achieved by modulating hydrogel composition. Here a different approach to hydrogel actuation that originates solely from its structural anisotropy is reported. For 3D‐printed single‐layer hydrogels formed by cellulose nanocrystals (CNCs) and gelatin methacryloyl it is shown that shear‐induced orientation of CNCs results in anisotropic mechanical and swelling properties of the hydrogel. Upon swelling in water, planar hydrogels acquire multiple complex 3D shapes that are achieved by i) varying CNC orientation with respect to the shape on the hydrogel sheet and ii) patterning the hydrogel with the regions of shear‐mediated and random CNC orientation. This study shows the capability to generate multiple shapes from the same hydrogel actuator based on the degree of its structural anisotropy. In addition, it introduces a biocompatible nanocolloidal ink with shear‐thinning and self‐healing properties for additive manufacturing of hydrogel actuators.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations111
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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