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Enregistrement W4367041933 · doi:10.1021/acsapm.3c00037

Highly Conductive Cellulose Strain Sensor with Excellent Negative Resistance Variation and Joule Heating Property

2023· article· en· W4367041933 sur OpenAlexafffund
Guichun Hu, Hong Zhao, Na Zhong, Heng Zhao, Hongguang Zhang, Aimei Zang, Fangong Kong, Jinguang Hu

Notice bibliographique

RevueACS Applied Polymer Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Biobased Material and Green Papermaking, Qilu University of TechnologyCanada First Research Excellence FundNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceComposite materialStrain (injury)CelluloseJoule heatingConductivityElectrical conductorElectrical resistance and conductanceCoatingElectrical resistivity and conductivityThermal stabilityYarnHeating elementChemical engineeringElectrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rational design of a wearable strain sensor with heating property has attracted great interest. In this study, a flexible conductivity hierarchical cellulose strain sensor (MX@Ag@CY) with heating property was fabricated via in situ formation of silver nanoparticles (Ags) on cotton yarn (CY) and subsequent dip-coating with MXene (MX). Ags coupled with MX coating endowed the cotton yarn with a high conductivity, where the resistance of the optimized composite MX@Ag 0.47 @CY was about 22 Ω/cm. Compared with the previously reported strain sensors, the woven MX@Ag 0.47 @CY fabric strain sensor showed a distinctive negative resistance variation, wherein it showed an enhanced conductivity with the increased strain owing to its unique architecture. The woven MX@Ag 0.47 @CY fabric strain sensor exhibited a repeatable response and displayed long-term stability in the strain range of 0–55%. In addition, the strain sensor demonstrated great detectability on large-scale human movements when directly attached to the elbow, wrist, or knee. Furthermore, when MX@Ag 0.47 @CY served as a heater (at an applied DC voltage of 6 V), it presented high heating temperature (92.4 °C), homogeneous temperature distribution, low operation voltage (1–6 V), and excellent thermal stability even under strain.

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 seuil0,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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