A Universal Strategy to Mitigate Microphase Separation via Cellulose Nanocrystal Hydration in Fabricating Strong, Tough, and Fatigue‐Resistant Hydrogels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As a common natural phenomenon, phase separation is exploited for the development of high‐performance hydrogels. Using supersaturated salt to create microphase‐separated hydrogels with strengthened mechanical properties has gained widespread attention. However, such strengthened hydrogel loses its intrinsic flexibility, making the phase separation strategy unsuitable for the fabrication of stretchable and tough hydrogels. Here, a phase‐engineering design strategy is introduced to produce stretchable yet tough hydrogels using supersaturated NaAc salt, by leveraging the hydration effect of cellulose nanocrystal (CNC) to mitigate microphase separation. The CNC‐mitigated microphase‐separated hydrogel presents unprecedented mechanical properties, for example, tensile strength of 1.8 MPa with a fracture strain of 4730%, toughness of 43.1 MJ m −3 , fracture energy of 75.4 kJ m −2 , and fatigue threshold up to 3884.7 J m −2 . Furthermore, this approach is universal in synthesizing various microphase separation‐enhanced polymer gels, including polyacrylic acid, poly(acrylic acid‐co‐acrylamide), gelatin, and alginate. These advancements provide insights into the incorporation of CNC‐mediated microphase separation structures in hydrogels, which will foster the future development of high‐performance soft materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».