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Enregistrement W4408523524 · doi:10.3390/polym17060787

Flexible Waterborne Polyurethane-Bacterial Cellulose Films for Real-Time Physiological Monitoring

2025· article· en· W4408523524 sur OpenAlexaff
Jiujiang Ji, Changyong Cao, Ruixiang Qu, Ningjing Zhou, Enjian He, Huacui Xiang, Zhijun Ma, Guojun Liu, Yen Wei

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolyurethaneMaterials scienceBacterial celluloseComposite numberComposite materialUltimate tensile strengthCelluloseElectrodeChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incorporation of waterborne polyurethane (WPU) into bacterial cellulose (BC) fibers significantly improved the tensile strength of the resulting WPU/BC composite film, achieving an enhancement of 19.4 times. The formation of hydrogen bonds between WPU and BC effectively eliminates cavities within the BC matrix, achieving significant plasticization and toughening. Compared with the pure BC film (WPU/BC-0), the elastic modulus of the WPU/BC-5 composite film is reduced by 97.5%, and surface hardness is decreased by 96.9%. When integrated with a flexible EGaIn electrode, the wearable composite film demonstrated exceptional potential in flexible electronics, reliably enabling point-of-care detection of human electrocardiograph (ECG) signals. This WPU-regulated BC approach provides a promising alternative for fabricating flexible and durable substrates suitable for wearable device 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,777

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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