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Enregistrement W4388702456 · doi:10.3390/polym15224408

Properties and Applications of Self-Healing Polymeric Materials: A Review

2023· review· en· W4388702456 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.

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesKorea Institute of Energy Technology Evaluation and PlanningNational Research Council of Science and TechnologyMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésSelf-healingSelf-healing materialNanotechnologyNew product developmentWound healingMaterials scienceBiochemical engineeringComputer scienceBusinessMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-healing polymeric materials, engineered to autonomously self-restore damages from external stimuli, are at the forefront of sustainable materials research. Their ability to maintain product quality and functionality and prolong product life plays a crucial role in mitigating the environmental burden of plastic waste. Historically, initial research on the development of self-healing materials has focused on extrinsic self-healing systems characterized by the integration of embedded healing agents. These studies have primarily focused on optimizing the release of healing agents and ensuring rapid self-healing capabilities. In contrast, recent advancements have shifted the focus towards intrinsic self-healing systems that utilize their inherent reactivity and interactions within the matrix. These systems offer the advantage of repeated self-healing over the same damaged zone, which is attributed to reversible chemical reactions and supramolecular interactions. This review offers a comprehensive perspective on extrinsic and intrinsic self-healing approaches and elucidates their unique properties and characteristics. Furthermore, various self-healing mechanisms are surveyed, and insights from cutting-edge studies are integrated.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,246 · 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