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Enregistrement W4385725543 · doi:10.1002/adma.202302826

Liquid‐Templating Aerogels

2023· article· en· W4385725543 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectromagnetic wave absorption materials
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesCanada Research ChairsOffice of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésMaterials scienceAerogelMicroscale chemistryFabricationNanotechnologyPorosityTemplateNanoengineeringElectromagnetic shieldingNanoparticleNanoscopic scaleComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Modern materials science has witnessed the era of advanced fabrication methods to engineer functionality from the nano‐ to macroscales. Versatile fabrication and additive manufacturing methods are developed, but the ability to design a material for a given application is still limited. Here, a novel strategy that enables target‐oriented manufacturing of ultra‐lightweight aerogels with on‐demand characteristics is introduced. The process relies on controllable liquid templating through interfacial complexation to generate tunable, stimuli‐responsive 3D‐structured (multiphase) filamentous liquid templates. The methodology involves nanoscale chemistry and microscale assembly of nanoparticles (NPs) at liquid–liquid interfaces to produce hierarchical macroscopic aerogels featuring multiscale porosity, ultralow density (3.05–3.41 mg cm −3 ), and high compressibility (90%) combined with elastic resilience and instant shape recovery. The challenges are overcome facing ultra‐lightweight aerogels, including poor mechanical integrity and the inability to form predefined 3D constructs with on‐demand functionality, for a multitude of applications. The controllable nature of the coined methodology enables tunable electromagnetic interference shielding with high specific shielding effectiveness (39 893 dB cm 2 g −1 ), and one of the highest‐ever reported oil‐absorption capacities (487 times the initial weight of aerogel for chloroform), to be obtained. These properties originate from the engineerable nature of liquid templating, pushing the boundaries of lightweight materials to systematic function design and 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0070,013

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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