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Enregistrement W4220895999 · doi:10.1002/smll.202200220

Structured Ultra‐Flyweight Aerogels by Interfacial Complexation: Self‐Assembly Enabling Multiscale Designs

2022· article· en· W4220895999 sur OpenAlexafffund
Milad Kamkar, Ahmadreza Ghaffarkhah, Rubina Ajdary, Yi Lu, Farhad Ahmadijokani, Sameer Mhatre, Elnaz Erfanian, Uttandaraman Sundararaj, Mohammad Arjmand, Orlando J. Rojas

Notice bibliographique

RevueSmall · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAalto-YliopistoCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceNanotechnologyMicrofluidicsSoft materialsSmart materialPhase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid co-assembly of graphene oxide (GO) nanosheets and a surfactant at the oil/water (O/W) interface is harnessed to develop a new class of soft materials comprising continuous, multilayer, interpenetrated, and tubular structures. The process uses a microfluidic approach that enables interfacial complexation of two-phase systems, herein, termed as "liquid streaming" (LS). LS is demonstrated as a general method to design multifunctional soft materials of specific hierarchical order and morphology, conveniently controlled by the nature of the oil phase and extrusion's injection pressure, print-head speed, and nozzle diameter. The as-obtained LS systems can be readily converted into ultra-flyweight aerogels displaying worm-like morphologies with multiscale porosities (micro- and macro-scaled). The presence of reduced GO nanosheets in such large surface area systems renders materials with outstanding mechanical compressibility and tailorable electrical activity. This platform for engineering soft materials and solid constructs opens up new horizons toward advanced functionality and tunability, as demonstrated here for ultralight printed conductive circuits and electromagnetic interference shields.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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