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Enregistrement W4406748740 · doi:10.1021/acsomega.4c09548

Fully Printed Flexible Polystyrene/Graphite-Based Temperature Sensor with Excellent Properties for Potential Smart Applications

2025· article· en· W4406748740 sur OpenAlexafffund
Ahmad Al Shboul, Mohsen Ketabi, Jenner H. L. Ngai, Daniella Skaf, Simon Rondeau‐Gagné, Ricardo Izquierdo

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of WindsorNational Research Council CanadaÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésPolystyreneGraphiteMaterials scienceNanotechnologyExpanded polystyreneComposite materialPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide This study presents an innovative temperature sensor based on a thermistor nanocomposite of graphite (Gt) and polystyrene (PS). The sensor exhibited notable thermal stability and film integrity, offering two distinct linear response regions within the tested temperature range of −10 to 60 °C. It demonstrated a sensitivity of 0.125% °C –1 between −10 and 10 °C, followed by another linear response with a sensitivity of 0.41% °C –1 from 20 to 60 °C. Furthermore, it exhibited a response/recovery time of 0.97/1.3 min at a heating/cooling rate of 60 °C min –1 . The sensor maintained minimal baseline drift even when subjected to varying humidity levels. We assessed its mechanical flexibility and stability for hundreds of bending cycles at a bending angle of 30°, adapting to dynamic environmental conditions. The sensor’s thermomechanical test (response to mechanical stress under temperature fluctuations) underscored its adaptability over a temperature range of −10 to 60 °C. Notably, it displayed excellent chemical stability, maintaining consistent performance when subjected to harsh environmental conditions like exposure to corrosive gases and prolonged immersion in tap water. Real-world tests demonstrated its practical utility, including precise temperature measurements in solid objects and breath temperature monitoring. These findings suggest promising applications in healthcare, environmental monitoring, and various IoT applications.

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 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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,689

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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