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Enregistrement W4403827165 · doi:10.1021/acs.nanolett.4c04103

Recyclable Chitosan-Modified Cellulose Fiber Porous Structure for Sensitive and Robust Moisture-Driven Actuators and Automatic Cooling Textiles

2024· article· en· W4403827165 sur OpenAlexafffund
Jiaying Zhu, Penghui Zhu, Yuhang Ye, Yifan Zhang, Xia Sun, Pu Yang, Peyman Servati, Feng Jiang

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsChina Scholarship CouncilCanada Foundation for Innovation
Mots-clésCelluloseChitosanMaterials scienceMoisturePorosityActuatorFiberChemical engineeringComposite materialCellulose fiberNanotechnologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moisture-driven actuators featuring programmable stimuli-responsiveness and a rapid response have garnered substantial research attention. Cellulose-based actuators face challenges, including prolonged and unstable responsiveness, along with inadequate interfacial bonding. Herein, we developed a bilayer structured moisture actuator by integrating multiscale cellulose fibers with chitosan. The protonated chitosan forms strong electrostatic attractions with negatively charged cellulose nanofibrils (CNF), achieving a robust interfacial interaction. Leveraging the hierarchically porous structure and varying hygroscopicity of microfibrillated cellulose (MFC) and CNF, the film establishes an effective wettability gradient, enabling a stable and rapid moisture actuation performance. The bilayer film exhibits large deformation toward moisture with a bending angle of 60°, a short response time of 12 s, good stability over 50 wetting and drying cycles, and promising recyclability. Harnessing these advantageous properties, the bilayer film was demonstrated for its applications in automatic cooling textiles, contactless electrical switches, and artificial moisture-activated muscles, showing great potential for practical use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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