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Enregistrement W3166712857 · doi:10.1002/adfm.202102355

A Review of Design and Fabrication Methods for Nanoparticle Network Hydrogels for Biomedical, Environmental, and Industrial Applications

2021· review· en· W3166712857 sur OpenAlex
Matthew A. Campea, Michael J. Majcher, Andrew Lofts, Todd Hoare

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 Functional Materials · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials scienceNanotechnologyNanoparticleElectronicsDrug deliveryLeverage (statistics)FabricationRational designComputer scienceEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nanoparticle network hydrogels (NNHs) in which nanoparticles are used as a key building block to build the gel network have attracted significant interest given their potential to leverage the favorable properties of both hydrogels (e.g., hydrophilicity, tunable pore sizes, mechanics, etc.) and a variety of different nanoparticles (e.g., high surface area, chemical activity, independently tunable porosity, mechanics) to create new functional materials. Herein, recent progress in the design and use of NNHs is comprehensively reviewed, with an emphasis on defining the typical gel morphologies/architectures that can be achieved with NNHs, the typical crosslinking approaches used to fabricate NNHs, the fundamental properties and functional benefits of NNHs, and the reported applications of NNHs in electronics (flexible electronics, sensors), environmental (sorbents, separations), agriculture, self‐cleaning‐materials, and biomedical (drug delivery, tissue engineering) applications. In particular, the way in which the NNH structure is applied to improve the performance of the hydrogel in each application is emphasized, with the aim to develop a set of principles that can be used to rationally design NNHs for future uses.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,273 · 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