ADVANCEMENTS IN CELLULOSE/REDUCED GRAPHENE OXIDE COMPOSITES: SYNTHESIS, CHARACTERIZATION AND APPLICATIONS IN TRANSISTOR TECHNOLOGIES
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose and reduced graphene oxide (rGO) composites have garnered significant attention for their potential in transistor applications, combining environmental sustainability with advanced electrical functionalities.This comprehensive review delves into the recent advancements in the synthesis, characterization, and application of cellulose/rGO composites, particularly in the realm of transistors.We explore various synthesis methodologies such as in-situ reduction, chemical grafting, and physical mixing, examining their effects on the composites' structural, chemical, and morphological properties.The review highlights the deployment of these composites in diverse transistor types including field-effect transistors (FETs), organic field-effect transistors (OFETs), and biosensors, emphasizing their design, functionality, and performance enhancements.Furthermore, we discuss strategies for material optimization such as tuning composite ratios, functionalization, and the integration of additional materials to boost electrical conductivity, charge carrier mobility, and sensitivity.The review also addresses the challenges of scalability, reproducibility, and long-term stability of cellulose/rGO composites, proposing future research directions for novel composite formulations, device architectures, and broader applications in flexible and wearable electronics.This analysis not only underscores the unique properties of cellulose/rGO composites but also their transformative potential in developing sustainable, high-performance electronic devices.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».