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Enregistrement W4295088244 · doi:10.1038/s41467-022-32894-w

Fluorescence-based thermal sensing with elastic organic crystals

2022· article· en· W4295088244 sur OpenAlexfundno aff
Qi Di, Liang Li, Xiaodan Miao, Linfeng Lan, Xu Yu, Bin Liu, Yuanping Yi, Pancě Naumov, Hongyu Zhang

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence and Fluorescent Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 Nanosciences, Nanotechnologies, Materials and new Production TechnologiesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaEuropean CommissionYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésFluorescenceMaterials scienceThermalElasticity (physics)OptoelectronicsAtmospheric temperature rangeNanotechnologyOpticsComposite materialPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Operation of temperature sensors over extended temperature ranges, and particularly in extreme conditions, poses challenges with both the mechanical integrity of the sensing material and the operational range of the sensor. With an emissive bendable organic crystalline material, here we propose that organic crystals can be used as mechanically robust and compliant fluorescence-based thermal sensors with wide range of temperature coverage and complete retention of mechanical elasticity. The exemplary material described remains elastically bendable and shows highly linear correlation with the emission wavelength and intensity between 77 K to 277 K, while it also transduces its own fluorescence in active waveguiding mode. This universal new approach expands the materials available for optical thermal sensing to a vast number of organic crystals as a new class of engineering materials and opens opportunities for the design of lightweight, organic fluorescence-based thermal sensors that can operate under extreme temperature conditions such as are the ones that will be encountered in future space exploration missions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations109
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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