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Enregistrement W4221078989 · doi:10.3390/bios12040187

Perspective about Cellulose-Based Pressure and Strain Sensors for Human Motion Detection

2022· review· en· W4221078989 sur OpenAlexaff
Fevzihan Başarír, Joice Jaqueline Kaschuk, Jaana Vapaavuori

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeAcademy of Finland
Mots-clésWearable computerPressure sensorResistive touchscreenHuman motionCelluloseBiocompatible materialMaterials scienceSelf-healing hydrogelsNanotechnologyComputer scienceMechanical engineeringBiomedical engineeringMotion (physics)EngineeringArtificial intelligenceEmbedded systemChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-performance wearable sensors, especially resistive pressure and strain sensors, have shown to be promising approaches for the next generation of health monitoring. Besides being skin-friendly and biocompatible, the required features for such types of sensors are lightweight, flexible, and stretchable. Cellulose-based materials in their different forms, such as air-porous materials and hydrogels, can have advantageous properties to these sensors. For example, cellulosic sensors can present superior mechanical properties which lead to improved sensor performance. Here, recent advances in cellulose-based pressure and strain sensors for human motion detection are reviewed. The methodologies and materials for obtaining such devices and the highlights of pressure and strain sensor features are also described. Finally, the feasibility and the prospects of the field are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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