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Enregistrement W4396951138 · doi:10.1016/j.cis.2024.103183

Gallium-based liquid metals as smart responsive materials: Morphological forms and stimuli characterization

2024· article· en· W4396951138 sur OpenAlexafffund
Rahul Agarwal, A. A. Mohamad

Notice bibliographique

RevueAdvances in Colloid and Interface Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCharacterization (materials science)GalliumMaterials scienceNanotechnologyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gallium-based liquid metals (GaLMs) have garnered monumental attention from the scientific community due to their diverse actuation characteristics. These metals possess remarkable characteristics, including high surface tension, excellent electrical and thermal conductivity, phase transformation behaviour, minimal viscosity and vapour pressure, lack of toxicity, and biocompatibility. In addition, GaLMs have melting points that are either lower or near room temperature, making them incredibly beneficial when compared to solid metals since they can be easily deformed. Thus, there has been significant progress in developing multifunctional devices using GaLMs, including bio-devices, flexible and self-healing circuits, and actuators. Despite numerous reports on these liquid metals (LMs), there is an urgent need for consolidated and coherent literature regarding their actuation principles linked to the targeted application. This will ensure that the reader gets the flavour of physics behind the actuation mechanism and how it can be utilized in diverse fields. Moreover, the actuation mechanism has been scattered in the literature, and thus, the primary motive of this review is to provide a one-stop solution for the actuation mechanism and the associated dynamics while directing the readers to specialized literature. Thus, addressing this issue, we thoroughly examine and present a detailed account of the actuation mechanisms of GaLMs while highlighting the science behind them. We also discuss the various morphologies of GaLMs and their crucial physical characteristics which decide their targeted application. Furthermore, we also delve into commonly held beliefs about GaLMs in the literature, such as their toxicity and antibacterial properties, to offer readers a more accurate understanding. Finally, we have explored several key unanswered aspects of the LM that should be explored in future research. The core strength of this review lies in its simplistic approach in offering a starting point for researchers venturing this innovative field, while we make use of existing literature to develop a comprehensive understanding.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations29
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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