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Enregistrement W3206212879 · doi:10.1002/marc.202100495

Liquid Crystalline Hydrogel with Thermally Induced Reversible Shape Change and Water‐Triggered Shape Memory

2021· article· en· W3206212879 sur OpenAlexaff
Yiming Chen, Lu Yin, Feijie Ge, Xia Tong, Hongji Zhang, Yue Zhao

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilChina Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials scienceMonomerPolymerizationChemical engineeringLiquid crystalPhase (matter)Shape-memory alloyIsotropyDehydrationLiquid crystallineEmulsionMatrix (chemical analysis)Absorption of waterPhase transitionComposite materialPolymerPolymer chemistryChemistryThermodynamicsOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid crystalline hydrogel (LCH) is synthesized through simultaneous polymerization of hydrophobic and hydrophilic monomers in an oil-in-water emulsion, resulting in phase-separated liquid crystalline network (LCN) embedded in a hydrogel matrix. This material features some properties and functions of both LCN and hydrogel, displaying stable LC phase over repeated hydration and dehydration cycles of the hydrogel matrix. Using mechanically stretched and photocrosslinked LCH, the thermally induced LC-isotropic phase transition in LCN domains can be translated into reversible macroscopic deformation of the LCH. Moreover, the LCH exhibits water absorption-controlled shape memory effect.

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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,763

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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