Survey of Sustainable Wearable Strain Sensors Enabled by Biopolymers and Conductive Organic Polymers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The field of wearable sensors has evolved with operating devices capable of measuring biomechanics and biometrics, and detecting speech. The transduction, being the conversion of the biosignal to a measurable and quantifiable electrical signal, is governed by a conductive organic polymer. Meanwhile, the conformality of skin to the substrate is quintessential. Both the substrate and the conductive polymer must work in concert to reversibly deform with the user's movements for motion tracking. While polydimethylsiloxane shows mechanical compliance as a sensor substrate, it is of environmental interest to replace it with sustainable and degradable alternatives. As both the bulk of the weight and area of the sensor consist of the substrate, using renewable and biodegradable materials for its preparation would be an important step toward improving the lifecycle of wearable sensors. This review highlights wearable resistive sensors that are prepared from naturally occurring polymers that are both sustainable and biodegradable. Conductive polythiophenes are also presented, as well as how they are integrated into the biopolymer for sensors showing mechanical compliance with skin. This polymer is highlighted because of its structural conformality, conductivity, and processability, ensuring it fulfils the requirements for its use in sensors without adversely affecting the overall sustainability and biodegradability of resistive sensors. Different sustainable resistive sensors are also presented, and their performance is compared to conventional sensors to illustrate the successful integration of the biosourced polymers into sensors without comprising the desired elasticity and sensitivity to movement. The current state-of-the-art in sustainable resistive sensors is presented, along with knowledge of how biopolymers from different fields can be leveraged in the rational design of the next generation of sustainable sensors that can potentially be composted after their use.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle