Sustainable Sensors Prepared by Environmentally Benign Means for Improving the Environmental Footprint of Wearable Electronics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable electronic devices offer the virtue of energy efficiency. However, their fabrication is often reliant on environmentally deleterious methods and materials that overshadow the environmental benefits the devices provide. Toward improving the overall environmental footprint of devices, stretchable and conductive substrates for enabling wearable electronics are fabricated predominately from both sustainable and biodegradable materials (chitosan and sorbitol) along with an environmental benign solvent: water. Indeed, the >95 wt.% of the stretchable and bendable sensor consists of sustainable and biodegradable materials. By blending a collectively self‐doped and water‐soluble conductive homopolymer during processing, stretchable films with a transverse resistance as low as 0.08 MΩ are obtained. Both the conductivity and mechanical properties of the films including elongation at break and Young's modulus are contingent on the chitosan molecular weight. The elongation at break of the films prepared from high molecular weight chitosan is upward of 200%, with the optical transmission of 60% above 500 nm, and minimal conductive hysteresis with stretching. Both the mechanical compliance and conductivity of the sustainable films are ideal for enabling wearing electronics. This is demonstrated by their use as strain sensors for tracking both human movement and phonation detection.
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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 ».