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Enregistrement W4398181710 · doi:10.1002/adem.202400515

MXene‐Cobalt Hybrid Electrodes for Electroactive Artificial Muscle

2024· article· en· W4398181710 sur OpenAlexaff
Syed Sheraz Ali, Manmatha Mahato, Do Van Lam, Pradeep Sambyal, Geetha Valurouthu, Mousumi Garai, Anweshi Dewan, Van Hiep Nguyen, Mannan Khan, Ashhad Kamal Taseer, Chi Won Ahn, Il‐Kwon Oh

Notice bibliographique

RevueAdvanced Engineering Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMXene and MAX Phase Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésMaterials scienceCobaltArtificial muscleElectrodeNanotechnologyMetallurgyActuatorArtificial intelligenceComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synthesis of MXene‐cobalt hybrid (MX‐Co) is presented utilizing a molten salt approach, targeting the application in artificial muscle technology. Mxenes possess exceptional electronic conductivity and surface chemistry, making them ideal candidates for electrochemical applications. Cobalt, known for its ferromagnetic qualities, is a good match for MXenes and enhances artificial muscles’ mechanical performance. By circumventing hazardous hydrofluoric (HF) acid, a facile and scalable synthesis process for MX‐Co hybrids is demonstrated. Their structural and electrochemical characteristics are revealed through characterization using cutting‐edge spectroscopic and microscopic techniques. When compared to typical PEDOT: PSS electrodes, electrochemical experiments show that MX‐Co electrodes have higher electroactive performance, with enhanced bending deformation under various input conditions. MX‐Co hybrids exhibit a specific capacitance of 77.34 F g −1 , 1.6 times higher than PEDOT: PSS, and achieve a substantial enhancement of electrochemical bending displacement, up to 11.72 mm under a low input voltage of 1 V, showcasing their potential for soft actuator applications.

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 seuil0,005

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)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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