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Enregistrement W4416838725 · doi:10.1002/marc.202500716

Recent Advances in Conductive Rubber Composites: Progress, Challenges, and Emerging Opportunities

2025· article· en· W4416838725 sur OpenAlexaff
Lu Yin, Ali Vahidifar, Steven Yu, Boxin Zhao

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensAir CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical conductorFlexibility (engineering)VulcanizationNatural rubberConductive polymerElectrically conductive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rubber materials, with finely tunable chain structures and crosslinked networks, exhibit outstanding flexibility, strength, stability, and versatile functions. These attractive features enable their wide-range use from household goods to high-performance industrial products. With the rise of flexible electronic devices, conductive and flexible rubbers are receiving tremendous attention since they simultaneously possess excellent flexibility and conductivity. In this manuscript, we aim to review the recent advances in conductive rubber composites, covering material selection, conductive mechanisms, interfacial engineering, processing techniques, vulcanization strategies, and applications. Current challenges, including filler dispersion, large-scale production, conductivity stability, and environmental concerns, are critically discussed, along with emerging directions such as self-healing conductive rubbers, sustainable bioderived filler-based systems, and superhydrophobic properties. The integration of innovative material design with scalable, low-cost, and eco-friendly manufacturing is expected to promote the future development of conductive and flexible rubbers.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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