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Enregistrement W4412881645 · doi:10.1002/adfm.202510262

Dynamically Adaptive Wrinkle‐Structured Light‐Regulating Films for Energy‐Efficient Buildings

2025· article· en· W4412881645 sur OpenAlexafffund
Jiaying Zhu, Penghui Zhu, Hao Sun, Xinpeng Zhao, Yuhang Ye, Xia Sun, Zhengyang Yu, Yujing Tan, Feng Jiang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAerogels and thermal insulation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésWrinkleMaterials scienceLight energyEnergy (signal processing)Engineering physicsOptoelectronicsComposite materialNanotechnologyMechanical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Energy‐efficient buildings utilize smart windows with switchable optical properties to minimize energy consumption for lighting and cooling. However, most existing dynamically switchable materials depend on external energy sources, such as electricity, for activation. In this work, a moisture‐responsive light‐regulating film is presented composed of a cellulose nanofibril (CNF) layer and a polyvinyl alcohol (PVA)‐glycerol layer, fabricated through a scalable casting method. The film harnesses moisture‐induced differences in modulus and swelling behavior between its layers, allowing the CNF layer to form a wrinkled surface under dry conditions that flattens upon moisture exposure. This results in a regulation of the sunlight, achieving tunable light diffusion for daylight harvesting, thermal regulation, and privacy control. Compared to conventional glass, the light‐regulating film reduces indoor temperatures by up to 8.4 °C on sunny days in hot summer while maintaining sufficient light on rainy days. Simulations indicate potential energy savings of up to 7.0 MJ m −2 annually for a typical medium office building in Miami, a city in the U.S. This work offers a sustainable and energy‐efficient solution for modern building applications.

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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