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Enregistrement W4390298866 · doi:10.1002/adem.202301732

Mechanical and Electrical Properties of 3D‐Printed Highly Conductive Reduced Graphene Oxide/Polylactic Acid Composite

2023· article· en· W4390298866 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 Engineering Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceFabricationGrapheneElectrical conductorPolylactic acid3D printingComposite numberNanotechnologyCoatingOxideConductive inkComposite materialLayer (electronics)Sheet resistancePolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A conductive network of reduced graphene oxide (rGO) overlaying on a lightweight polymeric scaffold can offer notable electrical properties while maintaining the same mechanical properties as a similar feature without rGO layer. However, conventional methods are unable to produce customized architecture with controllable electronic and mechanical properties. Herein, a simple methodology for preparing objects of complex geometries by 3D printing that possesses the capability to exhibit a diverse spectrum of conductivity levels depending upon the dip‐coating process is reported. The versatile two‐step process is beneficial to create highly conductive objects as low as 100 Ω sq −1 and lightweight rGO networks. Alternative to inkjet printing and direct fluid dispensing methods, the fabrication method for 3D rGO networks provides the opportunity to combine material selection and advanced printing techniques, thus achieving desired performance criteria at a low cost. Simple fabrication techniques for robust 3D rGO networks hold promise for designing objects with unique properties, offering both high resistance to external mechanical force and uniform internal electronic properties.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,198 · 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