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Enregistrement W4404859217 · doi:10.1002/adom.202402627

Intrinsic Room‐Temperature Phosphorescent Hydrogel Driven by Phase Separation and Glass Transition

2024· article· en· W4404859217 sur OpenAlexaff
Xinzhen Fan, Lu Gao, Yijie Jin, Tian Qiu, Xavier Banquy, Chuanzhuang Zhao

Notice bibliographique

RevueAdvanced Optical Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence and Fluorescent Materials
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNingbo UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials sciencePhosphorescencePhase transitionGlass transitionPhase (matter)Chemical physicsNanotechnologySeparation (statistics)OptoelectronicsComposite materialCondensed matter physicsPolymerOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Designing room‐temperature phosphorescent (RTP) hydrogels presents a unique challenge in comparison to RTP polymeric films and powders, due to the quenching of phosphorescence by water molecules within the hydrogel and their inherent softness. This study presents the first example of intrinsic RTP hydrogels without doping by luminophores or stiffening agents. The hydrogel is synthesized by copolymerizing acrylamide (Am) with N ‐acryloyl‐aminoundecanoic acid (NAUA). The hydrophobic NAUA induces phase separation in the hydrogel network and the glass transition of the hydrophobic phase can stiffen the structure and constrain the mobility of water molecules and chain segments. Under such condition, the clustering of amide and carboxylic acid groups triggers the emission of RTP with a persistent afterglow exceeding 1.5 s, which is as good as the reported RTP hydrogels with dopants. When the hydrogel is heated above its glass transition temperature, its modulus drops quickly from 20.0 to 0.026 MPa within 2 s and RTP also diminishes. Taking advantage of the temperature‐switchable rigidity and RTP behavior, the hydrogels are endowed with functions such as shape memory, temperature‐sensing, and information concealment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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