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Enregistrement W4413116968 · doi:10.1002/marc.202500521

Low‐Hysteresis Cellulose‐Based Hydrogels for Strain Detecting

2025· article· en· W4413116968 sur OpenAlexafffund
Xia Sun, Fanghan Luo, Feng Jiang

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSelf-healing hydrogelsCelluloseMaterials scienceHysteresisStrain (injury)Polymer scienceComposite materialPolymer chemistryChemical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogels are promising materials for wearable and flexible electronics, yet combining low mechanical hysteresis with high renewable content remains a key challenge. Here, we report a cellulose-based hydrogel with low hysteresis, enabled by incorporating dialcohol nanocellulose (DANC) into a polyacrylamide (PAAM) network. The flexible, hydroxyl-rich DANC chains form abundant reversible hydrogen bonds with the PAAM matrix, allowing the hydrogel to achieve an unprecedented cellulose content of ∼15 wt.% while maintaining stretchability and mechanical robustness. The PAAM/DANC hydrogels display low mechanical hysteresis and high durability during 1000 cyclic strains, with stable mechanical and sensing performance. In addition, the hydrogels exhibit reliable strain sensitivity with a gauge factor of 1.1 and consistent signal output under varying strains. Finally, we demonstrate their potential in wearable strain sensing by detecting complex human motions. This work presents a sustainable strategy to design high-performance cellulose-based hydrogels, advancing their application in next-generation wearable electronics.

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 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 enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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