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Enregistrement W4220810675 · doi:10.1002/macp.202100418

Regulating Surface Topography of Liquid‐Crystalline Polymers by External Stimuli

2022· article· en· W4220810675 sur OpenAlexaff
Yufan Ji, Bowen Yang, Feng Cai, Haifeng Yu

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Chemistry and Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolymerNanotechnologyLiquid crystallineSurface (topology)Materials scienceAnisotropyAdhesionDeformation (meteorology)FabricationComputer sciencePhysicsComposite materialOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many polymer materials can respond to external stimuli, so their surface topographies can be regulated in order to achieve specific functions, such as fabrication of lens arrays, control of cell adhesion, and manipulation of object movement. Among them, liquid‐crystalline polymers are the most promising because their unique properties of self‐organization, molecular ordering, and physical anisotropy enable themselves to generate complicated deformation when external stimuli are applied. Here, this work focuses on the principle of topographical deformation of liquid‐crystalline polymers induced by various external stimuli, giving some examples about how to modulate these surface patterns. Accordingly, potential applications of switchable surface topography are presented in the field of photonics, biology, and mechanics. Finally, the existing problems are proposed and future directions in this topic are given an outlook. This review is anticipated to offer new insights and guidelines for developing stimuli‐responsive polymer materials with broader applications.

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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,603

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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