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Enregistrement W4399518094 · doi:10.1021/acsami.4c03303

Biomimetic Non-ergodic Aging by Dynamic-to-covalent Transitions in Physical Hydrogels

2024· article· en· W4399518094 sur OpenAlexaff
Samya Sen, Changxin Dong, Andrea I. d’Aquino, Anthony C. Yu, Eric A. Appel

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceSelf-healing hydrogelsCovalent bondErgodic theoryNanotechnologySmart materialChemical physicsPolymer chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogels are soft materials engineered to suit a multitude of applications that exploit their tunable mechanochemical properties. Dynamic hydrogels employing noncovalent, physically cross-linked networks dominated by either enthalpic or entropic interactions enable unique rheological and stimuli-responsive characteristics. In contrast to enthalpy-driven interactions that soften with increasing temperature, entropic interactions result in largely temperature-independent mechanical properties. By engineering interfacial polymer-particle interactions, we can induce a dynamic-to-covalent transition in entropic hydrogels that leads to biomimetic non-ergodic aging in the microstructure without altering the network mesh size. This transition is tuned by varying temperature and formulation conditions such as pH, which allows for multivalent tunability in properties. These hydrogels can thus be designed to exhibit either temperature-independent metastable dynamic cross-linking or time-dependent stiffening based on formulation and storage conditions, all while maintaining structural features critical for controlling mass transport, akin to many biological tissues. Such robust materials with versatile and adaptable properties can be utilized in applications such as wildfire suppression, surgical adhesives, and depot-forming injectable drug delivery systems.

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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