Designing for Degradation: Transient Devices Enabled by (Nano)Cellulose
Notice bibliographique
Résumé
Transient technology involves materials and devices that undergo controlled degradation after a reliable operation period. This groundbreaking strategy offers significant advantages over conventional devices based on non-renewable materials by limiting environmental exposure to potentially hazardous components after disposal, and by increasing material circularity. As the most abundant naturally occurring polymer on Earth, cellulose is an attractive material for this purpose. Besides, (nano)celluloses are inherently biodegradable and have competitive mechanical, optical, thermal, and ionic conductivity properties that can be exploited to develop sustainable devices and avoid the end-of-life issues associated with conventional systems. Despite its potential, few efforts have been made to review current advances in cellulose-based transient technology. Therefore, this review catalogs the state-of-the-art developments in transient devices enabled by cellulosic materials. To provide a wide perspective, the various degradation mechanisms involved in cellulosic transient devices are introduced. The advanced capabilities of transient cellulosic systems in sensing, photonics, energy storage, electronics, and biomedicine are also highlighted. Current bottlenecks toward successful implementation are discussed, with material circularity and environmental impact metrics at the center. It is believed that this review will serve as a valuable resource for the proliferation of cellulose-based transient technology and its implementation into fully integrated, circular, and environmentally sustainable devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».