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Enregistrement W4410823650 · doi:10.1002/adfm.202504778

Transforming Cellulose Into Functional Three‐Dimensional Structures

2025· article· en· W4410823650 sur OpenAlexafffund
Xia Sun, Hao Sun, Penghui Zhu, Yonggang Wu, Feng Jiang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceCellulosePolymer scienceNanotechnologyChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impending energy crisis and climate change call for sustainable alternatives to petroleum‐based polymers for constructing three‐dimensional (3D) structures. As the most abundant biopolymer on Earth, cellulose offers structural versatility, biodegradability, and chemical tunability, making it an attractive platform for functional 3D architectures. Rather than providing a comprehensive survey of all structures and applications, this review focuses on recent advances in two major categories—liquid gels and porous materials—and explores their emerging roles in flexible electronics, thermal management, and water harvesting. The structure–property–function relationships and design principles underlying these materials are critically examined. Despite significant progress, challenges remain, including the difficulty of achieving elasticity and toughness comparable to synthetic polymers, limited scalability, and trade‐offs between functionality and sustainability. Looking forward, opportunities lie in dynamic crosslinking strategies, hierarchical structural design, and integration with advanced manufacturing techniques. These approaches will be crucial for advancing cellulose‐based 3D structures toward high‐performance, eco‐friendly solutions for next‐generation technology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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