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Enregistrement W4410281211 · doi:10.1021/acsami.5c02389

Hygroscopic Polymer Monolayers with Ultralow Ice Adhesion Strength: Investigating Factors Influencing Ice Shedding Performance

2025· article· en· W4410281211 sur OpenAlexafffund
Ziruo Lai, Jian Wang, Ali Benmeddour, Naiheng Song, Guojun Liu

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensNational Research Council CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGovernment of Ontario
Mots-clésMaterials scienceMonolayerAdhesionPolymerComposite materialChemical engineeringPolymer scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface-grafted hygroscopic polymer monolayers, lubricated by unfrozen water at subzero temperatures, have previously reduced ice adhesion strength ( τ ) on glass by up to 4-fold at −20 °C. In this study, we employ a different initiator system for surface-initiated atom transfer radical polymerization, enabling precise control over initiator and polymer grafting densities. Monolayer thickness is tuned via polymerization time and monomer concentration, and a novel method is introduced for its measurement. Systematic variation of coating type, thickness, and grafting density reveals an optimal formulation that lowers τ by 33 ± 4 times at −20 °C, an unprecedented performance for hygroscopic monolayers. These results highlight the strong potential of such coatings for ice shedding and inform the design of self-replenishing ice-shedding surfaces.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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