Biopolymer Composites Material Extrusion and their Applications: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Advances in additive manufacturing are leading to the emergence of new printable applications, including sensors for healthcare monitoring and bioengineering scaffolds. Research is driven by designing new printable inks including composites that can be extruded and respond to changes in their surroundings and patterning these materials on the microscale. In modern printing techniques, an emerging modified three‐dimensional (3D) printing method: materials extrusion has been utilized for customizable electronics because of its high compatibility with various inks, low cost, and versatility to different levels of complexity. Material extrusion enables not only the printing of 2D and 3D architecture of the electrode structure but also the bioprinting of structures such as conductive scaffolds. In this review, fundamental insights into rational printable ink formulation including colloidal suspensions, gels, polymer melts, composites, printing criteria, processes, and applications toward printable electronics using composites composed of nanomaterials and biopolymers are fully discussed. New manufacturing insights on how to further improve the resolution and simplify the printing process of responsive materials are discussed, which have not been seen in currently published representative reviews. It is envisioned that this review provides high scientific merits to readers working in wearable devices, biological smart materials, and flexible nanoelectronics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».