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Enregistrement W3193095722 · doi:10.1002/adfm.202103268

Shape‐Memory Photonic Thermoplastics from Cellulose Nanocrystals

2021· article· en· W3193095722 sur OpenAlexafffund
Charlotte E. Boott, Miguel A. Soto, Wadood Y. Hamad, Mark J. MacLachlan

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensFPInnovationsFirst Quantum Minerals (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesKillam TrustsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésMaterials scienceLiquid crystalShape-memory polymerShape-memory alloyNanocrystalPhotonicsComposite materialMonomerGlass transitionHydroxypropyl celluloseCelluloseStructural colorationPolymerThermoplasticPhotonic crystalOptoelectronicsNanotechnologyChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Responsive materials prepared using shape‐memory photonic crystals have potential applications in rewritable photonic devices, security features, and optical coatings. By embedding chiral nematic cellulose nanocrystals (CNCs) in a polyacrylate matrix, a shape‐memory photonic crystal thermoplastic (CNC‐SMP) allows reversible capture of different colored states is reported. In this system, the temperature is used to program the shape‐memory response, while pressure is used to compress the helical pitch of the CNC chiral nematic organization. By increasing the force applied ( ≈ 140–230 N), the structural color can be tuned from red to blue. Then, on‐demand, the CNC‐SMP can recover to its original state by heating it above the glass transition temperature. This cycle can be performed over 15 times without any loss of the shape‐memory behavior or mechanical degradation of the sample. In addition, multicolor readouts can be programmed into the chiral nematic CNC‐SMP by using a patterned substrate to press the sample, while the glass transition temperature of the CNC‐SMP can be tuned over a 90 ° C range by altering the monomer composition used to prepare the polyacrylate 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations61
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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