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Enregistrement W4294993074 · doi:10.1016/j.mtsust.2022.100233

Wearable and flexible electrodes in nanogenerators for energy harvesting, tactile sensors, and electronic textiles: novel materials, recent advances, and future perspectives

2022· article· en· W4294993074 sur OpenAlexaff
Roohollah Bagherzadeh, Saeid Abrishami, Armineh Shirali, Amin Reza Rajabzadeh

Notice bibliographique

RevueMaterials Today Sustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWearable computerEnergy harvestingWearable technologyTactile sensorNanotechnologyElectronicsMaterials scienceElectrodeComputer scienceEnergy (signal processing)Electrical engineeringEngineeringEmbedded systemPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are numerous drivers in the context of sustainable energy production from ambient mechanical energy sources, such as body motions, due to the increasing world demand for alternative energy. Recent progress has been made in the energy harvesting technologies based on piezoelectric nanogenerators (PENGs) and triboelectric nanogenerators (TENGs) to convert such ambient biomechanical energy into electricity. The PENGs and TENGs technologies have been successfully utilized to provide sufficient energy for low-power electronic devices, such as biomedical sensors for health monitoring. However, the successful implementations of such technologies, including their electrodes as the critical component of the nanogenerators, require unique properties such as flexibility, wearability, and stretchability. As a result, this review summarizes recent progress on PENGs and TENGs technologies and applications with a focus on new electrode materials that could provide flexibility, wearability, and stretchability capabilities to these types of nanogenerators. This review shed light on the role of wearable electrodes in different applications such as devices with smart tactile sensing mechanisms and electronic textiles . This review also outlines the future prospect and potential direction toward the advancement of such technologies and their performance.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations58
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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