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Enregistrement W4409872972 · doi:10.1002/adem.202500411

Highly Conductive and Self‐Healing Polymer‐Silver Nanocomposite Hydrogel‐Based All‐in‐One Stretchable Supercapacitor

2025· article· en· W4409872972 sur OpenAlexfundno aff
Bingxin Li, Sungkwon Yoon, Josh J. Bailey, Peter Nockemann, Biqiong Chen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Engineering Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésSupercapacitorMaterials scienceNanocompositeElectrolyteEnergy storageComposite materialPolymerNanotechnologyElectrodeUltimate tensile strengthCapacitance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stretchable supercapacitors offer strong potential as energy storage solutions for next‐generation stretchable electronics. However, maintaining stable and durable electrical output under various deformations, such as bending, twisting, and stretching, remains a challenge. This study presents an all‐in‐one stretchable supercapacitor that utilizes a polymer‐silver nanocomposite hydrogel as the unified base for both the electrode and electrolyte layers. Nonstoichiometric nickel oxide nanoparticles are synthesized and integrated into the polymer‐silver nanocomposite hydrogel to form the hydrogel electrode, which exhibits an elongation at break of up to 1711%, an ultimate tensile strength of 250.7 kPa, and an energy at break of 1.65 MJ m−3. The supercapacitor device is constructed by placing the nanocomposite hydrogel electrolyte layer (swollen in a lithium chloride solution) between two hydrogel electrode layers, with an areal capacitance of 6.4 mF cm−2 at 0.5 mA cm−2. The device demonstrates excellent self‐healing capability with self‐healing efficiencies of ≥80% for mechanical properties and 98% for electrochemical performance. These findings provide a promising avenue for next‐generation stretchable energy storage devices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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