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Enregistrement W4413950267 · doi:10.3390/gels11090707

Printable Conductive Hydrogels and Elastomers for Biomedical Application

2025· review· en· W4413950267 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGels · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsElastomerMaterials scienceElectrical conductorNanotechnologyConductive polymerElectrically conductivePolymer scienceComposite materialPolymer chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Printed flexible materials have garnered considerable attention as next-generation materials for bioelectronic applications, particularly hydrogels and elastomers, owing to their intrinsic softness, tissue-like mechanical compliance, and electrical conductivity. In contrast to conventional fabrication approaches, printing technologies enable precise spatial control, design versatility, and seamless integration with complex biological interfaces. This review provides a comprehensive overview of the progress in printable soft conductive materials, with a particular emphasis on the composition, processing, and functional roles of conductive hydrogels and elastomers. This review first introduces traditional fabrication methods for conductive materials and explains the motivation for using printing techniques. We then introduce two major classes of soft conductive materials, hydrogels and elastomers, and describe their applications in both in vitro systems, such as biosensors and soft stimulators, and in vivo settings, including neural interfaces and implantable devices. Finally, we discuss current challenges and propose future directions for advancing printed soft bioelectronics toward clinical translation.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,830

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,300
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