Flame‐Retardant Self‐Healing Polymers: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Developing multifunctional flame retardants (FRs) has become a strategy to reply on needs for advanced polymers. Self‐healing polymers are an emerging class of advanced polymeric materials, which have been upgraded progressively, and recently have taken the advantage of fire safety. Correspondingly, diverse industries like aerospace, automotive, construction and consumer electronics are benefited from flame‐retardant self‐healing polymeric materials, which underlines their increasing contribution to modern technologies. The self‐healing characteristics stem from intricate chemical and physical interactions, adopting self‐directed repair mechanisms leading to eliminating the need for frequent replacements, subsequently lowering maintenance costs and environmental impact. This review summarizes advantages of self‐healing polymers with emphasis on exploring highly innovative advancements among bio‐based hydrogels, aerogels, coatings, thin films, lithium‐ion batteries and advanced ionotronic skin (‐i‐skin) structures embedding sensing features for smoke detection and flame exposure warnings, further broadening their application in smart technologies and safety‐critical infrastructure. The outcomes of reports outline challenges remaining in developing such multifaceted materials in view of lack of information due to limited or exclusive investigations. However, further research may facilitate exploring dehydration, thermal shielding, and free radical quenching mechanisms contributing to flame retardancy performance of flame‐retardant self‐healing polymers. Sustainability and circular economy requirements are briefly discussed, in addition to outlining remarks on future developments.
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.
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle