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Enregistrement W4366150874 · doi:10.1039/d3mh00234a

An information encrypted heterogeneous hydrogel with programmable mechanical properties enabled by 3D patterning

2023· article· en· W4366150874 sur OpenAlexafffund
Yuhang Ye, Zhengyang Yu, Yifan Zhang, Feng Jiang

Notice bibliographique

RevueMaterials Horizons · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Research Chairs
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials scienceEncryptionNanotechnologyComputer sciencePolymer chemistryComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterogeneous architectures with defined patterns found in nature have stimulated the burgeoning development of biomimetic materials. However, the construction of soft matter like hydrogels that mimic biological materials with a combination of strong mechanical performance and unique functionality remains difficult. In this work, we developed a simple and adaptable strategy of a 3D printing complex structure within hydrogels utilising all-cellulosic materials (hydroxypropyl cellulose/cellulose nanofibril, HPC/CNF) as ink. The structural integrity of the patterned hydrogel hybrid is ascertained by the interfacial interaction between cellulosic ink and the surrounding hydrogels. Through designing the geometry of the 3D printed pattern, programmable mechanical properties of hydrogels are achieved. In addition, the thermally induced phase separation properties of HPC confer thermally responsive behaviour on patterned hydrogels, providing them potential to be assembled into double information encryption devices and shape-morphing materials. We anticipate that this all-cellulose ink-enabled 3D patterning technique within hydrogels can serve as a promising and sustainable alternative for designing biomimetic hydrogels with desired mechanical properties and functions for a variety of applications.

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 seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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