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Enregistrement W4394578506 · doi:10.1002/adfm.202403333

Ultra‐Strong and Tough Bio‐Based Polyester Elastomer with Excellent Photothermal Shape Memory Effect and Degradation Performance

2024· article· en· W4394578506 sur OpenAlexaff
Danting Sun, Jianbin Mo, Weifeng Liu, Ning Yan, Xueqing Qiu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceDegradation (telecommunications)PolyesterPhotothermal therapyElastomerComposite materialPhotothermal effectShape-memory alloyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The exploitation of bio‐based materials derived from renewable resources represents a pivotal strategic approach in addressing environmental pollution and alleviating the scarcity of fossil resources. 2,5‐Furandicarboxylic acid (FDCA) is the most potential substitute for terephthalic acid. Lignin is the most abundant aromatic biomass resource. However, the preparation of high‐performance lignin/FDCA‐based bio‐polyesters remains a formidable challenge. Herein, a multifunctional lignin‐modified polyester elastomer (LFPEe) is designed using FDCA‐based polyester oligomer (PPeF) and lignin (AOH) as building blocks. The LFPEe exhibits superior mechanical properties with the optimum tensile strength, fracture strain, and elastic recovery ratio up to 58.9 MPa, 610% and 88.9%, respectively, attributing to the formation of dual cross‐linking network with nanophase separation structure. Furthermore, leveraging the inherent characteristics of lignin, the LFPEe demonstrates excellent light‐controlled shape memory and excellent UV shielding performance. This innovative work not only breaks the performance dependence of FDCA‐based polyester on high molecular weight but also highlights a novel paradigm for value‐added utilization of lignin in sustainable bio‐polyesters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations83
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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