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Enregistrement W4416612198 · doi:10.1016/j.ensm.2025.104765

Flexible MXene–hydrogel mechatronics for next-generation energy storage applications: A review

2025· article· en· W4416612198 sur OpenAlexafffund
Muhammad Awais Ashraf, Kelvin K. L. Wong, Muhammad Sufyan Javed, Wenjing Zhang

Notice bibliographique

RevueEnergy storage materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMXene and MAX Phase Materials
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMechatronicsEnergy storageEnergy (signal processing)Computer data storageEnergy density

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid advancement of wearable and epidermal electronics has driven the demand for compact, flexible, and high-performance energy storage systems. This review examines the integration of two-dimensional (2D) MXenes with hydrogel matrices for multifunctional mechatronic applications in micro-energy storage systems designed for next-generation wearable devices. The review identifies three core research domains: (1) synthesis and structural tailoring of MXene-hydrogel composites, (2) optimization of electrochemical and mechanical behaviors for microbatteries and mirco-supercapacitors, and (3) design of shape-conforming, self-healing, and multifunctional energy devices. From these domains, key challenges are highlighted, including material degradation, environmental sensitivity, and manufacturing scalability. The review further identifies critical knowledge gaps in ion transport dynamics, surface chemistry control, and mechanical adaptability, and proposes future research directions to address these gaps. Overall, this work provides a comprehensive understanding of MXene-hydrogel mechatronics and outlines their potential to enable flexible, autonomous, and high-efficiency next-generation energy storage systems.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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