Highly Conducting and Ultra‐Stretchable Wearable Ionic Liquid‐Free Transducer for Wireless Monitoring of Physical Motions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wearable strain transducers are poised to transform the field of healthcare owing to the promise of personalized devices capable of real‐time collection of human physiological health indicators. For instance, monitoring patients' progress following injury and/or surgery during physiotherapy is crucial but rarely performed outside clinics. Herein, multifunctional liquid‐free ionic elastomers are designed through the volume effect and the formation of dynamic hydrogen bond networks between polyvinyl alcohol (PVA) and weak acids (phosphoric acid, phytic acid, formic acid, citric acid). An ultra‐stretchable (4600% strain), highly conducting (10 mS cm −1 ), self‐repairable (77% of initial strain), and adhesive ionic elastomer is obtained at high loadings of phytic acid (4:1 weight to PVA). Moreover, the elastomer displayed durable performances, with intact mechanical properties after a year of storage. The elastomer is used as a transducer to monitor human motions in a device comprising an ESP32‐based development board. The device detected walking and/or running biomechanics and communicated motion‐sensing data (i.e., amplitude, frequency) wirelessly. The reported technology can also be applied to other body parts to monitor recovery after injury and/or surgery and inform practitioners of motion biomechanics remotely and in real time to increase convalescence effectiveness, reduce clinic appointments, and prevent injuries.
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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 ».