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Enregistrement W4393282430 · doi:10.1016/j.jobab.2024.03.005

Bacterial nanocellulose assembly into super-strong and humidity-responsive macrofibers

2024· article· en· W4393282430 sur OpenAlexvenueno aff
Yadong Zhao, Zheng Yang, Rusen Zhou, Bin Zheng, Meiling Chen, Fei Liu, Wenhua Miao, Renwu Zhou, Patrick J. Cullen, Zhenhai Xia, Liming Dai, Kostya Ostrikov

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésNanocelluloseHumidityBacterial celluloseNanotechnologyMaterials sciencePolymer scienceChemical engineeringCelluloseGeographyEngineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose macrofibers (MFs) are gaining increasing interest as natural and biodegradable alternatives to fossil-derived polymers for both structural and functional applications. However, simultaneously achieving their exceptional mechanical performance and desired functionality is challenging and requires complex processing. Here, we reported a one-step approach using a tension-assisted twisting (TAT) technique for MF fabrication from bacterial cellulose (BC). The TAT stretches and aligns BC nanofibers pre-arranged in hydrogel tubes to form MFs with compactly assembled structures and enhanced hydrogen bonding among neighboring nanofibers. The as-prepared BC MFs exhibited a very high tensile strength of 1 057 MPa and exceptional lifting capacity (over 340 000 when normalized by own weight). Moreover, due to the volume expansion of BC nanofibers upon water exposure, BC MFs quickly harvested energy from environmental moisture to untwist the bundled networks, thus generating a torsional spinning with a peak rotation speed of 884 r/(min·m). The demonstrated rapid and intense actuation response makes the MFs ideal candidates for diverse humidity-response-based applications beyond the advanced actuators, remote rain indicators, intelligent switches, and smart curtains.

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 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 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,599

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 technologies0,0000,001
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 GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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