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Enregistrement W4404007211 · doi:10.1002/adfm.202416095

Photochemical Patterning and Characterization of Mechanical Properties on Soft Materials

2024· article· en· W4404007211 sur OpenAlexafffund
Jun Hyeong Park, Patrick J. Grimes, Henry E. Symons, Nicoletta Braidotti, Sébastien Rochat, Mark S. Workentin, Pierangelo Gobbo

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhotochromic and Fluorescence Chemistry
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research CouncilUniversity of BristolBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésMaterials scienceCharacterization (materials science)NanotechnologySoft materialsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although different chemistries for the spatio‐temporal localization of molecules and gradients of chemical signals within soft materials are now available, the achievement of spatio‐temporal patterns of mechanical properties in such materials and their characterization remain considerable challenges. This study presents the syntheses of two novel photo‐sensitive and thermoresponsive hydrogel systems, a photo‐stiffening and a photo‐softening hydrogel. Their potential for fabricating soft materials with patterned mechanical properties is then demonstrated by fabricating an actuator whose higher‐order bending properties can be switched on with light, and by encoding mechanical properties for digital information encryption and storage. Microindentation and a custom‐made data analysis software are essential for the characterization of all the materials. From a general perspective, this work opens a route to the fabrication of soft materials with patterned mechanical properties, addressing an important emerging challenge in soft materials science with applications in soft robotics and information encryption and storage.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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