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Enregistrement W4409091604 · doi:10.1021/acsnano.4c18542

Magnetoresponsive Cellulose Nanofiber Hydrogels: Dynamic Structuring, Selective Light Transmission, and Information Encoding

2025· article· en· W4409091604 sur OpenAlexafffund
Junhua Xu, Yujun Zou, Huangjingyi Chen, Zhangmin Wan, Ayako Takagi, Zhiguo Wang, Juan Yu, Liang Liu, Yi Lu, Yimin Fan, Orlando J. Rojas

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésNanofiberStructuringCelluloseSelf-healing hydrogelsEncoding (memory)Materials scienceTransmission (telecommunications)Information transmissionNanotechnologyChemical engineeringComputer sciencePolymer chemistryTelecommunicationsComputer networkEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Angle-dependent light reflection is a common phenomenon in nature, typically arising from the spatial arrangement of biological or mineral structures. Various strategies have been developed to replicate these assemblies, particularly to achieve structural color through bottom-up self- and directed assembly. However, dynamic control of light reflection remains a significant challenge. In this study, we present TEMPO-oxidized cellulose nanofibers modified with magnetic nanoparticles (approximately 10 nm in size) that exhibit rapid, directional alignment in aqueous media under magnetic fields, resulting in angle-dependent light reflection. By combining magnetic field manipulation with gas-phase hydrogelation, we were able to arrest the hydrogel structure, preserving the nanofibers' spatial and temporal orientation. This system enables the creation of on-demand optical patterns, which we demonstrate through selective light transmission and reflection, offering potential for applications in information coding, storage, and encryption.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,659

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 savante0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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