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Enregistrement W4315475370 · doi:10.1016/j.jobab.2023.01.005

Super-anti-freezing, tough and adhesive titanium carbide and L-ornithine-enhanced hydrogels

2023· article· en· W4315475370 sur OpenAlexafffundvenue
Zhangkang Li, Jamie LeBlanc, Hitendra Kumar, Hongguang Zhang, Weijun Yang, Xiao He, Qingye Lu, Jeffrey Van Humbeck, Keekyoung Kim, Jinguang Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensCalgary General HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundChina Scholarship Council
Mots-clésSelf-healing hydrogelsUltimate tensile strengthMaterials sciencePolyacrylamidePolymerAdhesionChemical engineeringComposite materialCompressive strengthMXenesPolymer chemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogels are highly porous three-dimensional crosslinked polymer networks consisting of hydrophilic polymers, employed most practically in medicine and industry, often as biosensors. Simple hydrogels suffer limitations in their mechanical properties, such as tensile and compression, and freeze at sub-zero temperatures, which compromise their ability as useful biosensors. In this study, the incorporation of L-ornithine-based zwitterionic monomer (OZM), titanium carbide (MXene), and glycerol within polyacrylamide hydrogels was used to prepare a novel polyacrylamide/polyL-ornithine-based zwitterion/MXene (PAM/Porn/MXene) hydrogel to improve the mechanical, adhesion, and anti-freezing properties of pure polyacrylamide hydrogels. This study also analyzed the mechanical strength (tensile and compression), adhesion, and anti-freezing properties of a novel PAM/Porn/MXene hydrogel at 1%, 4%, and 10% MXene concentrations to establish to what extent the conductive MXene material enhanced these properties and concluded that the tensile and compressive properties improved linearly with the increase in the concentrations of MXene, adhesion decreased with the increased MXene concentrations, and synergistic interaction between MXene and OZM significantly improved the anti-freezing properties up to –80 °C.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,532

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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