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Enregistrement W1484025657 · doi:10.1109/jsen.2015.2450179

Controllable Hydrothermal Growth of ZnO Nanowires on Cellulose Paper for Flexible Sensors and Electronics

2015· article· en· W1484025657 sur OpenAlexafffund
Xiao Li, Yu‐Hsuan Wang, Anan Lu, Xinyu Liu

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésMaterials scienceNanotechnologyHydrothermal circulationNucleationNanomaterialsElectronicsNanowireCelluloseAtomic layer depositionZinc nitrateZincLayer (electronics)Chemical engineeringElectrical engineeringChemistryMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seamless integration of functional nanomaterials on paper can boost the functionality of paper-based flexible sensors and electronics. In this paper, we report the systematic study of a low-cost hydrothermal process for growing zinc oxide nanowires (ZnO NWs) on cellulose paper substrates. To control the competition between homogeneous and heterogeneous nucleation and obtain ZnO NWs with superior morphology and high growth efficiency, we tune the critical growth parameters including temperature, assistant chemicals, and seeding layer. We experimentally confirm the necessity of ammonium hydroxide as assistant chemical in the growth solution, and achieve a condition that generates the highest weight growth percentage of 40% in the tested range. We quantify the weight growth percentage of ZnO NWs over growth time, measure the electrical resistance of the ZnO-NW paper, and eventually establish an experimental guideline for preparing ZnO-NW paper with desired electrical property. To demonstrate potential applications of the ZnO-NW paper, we use the obtained ZnO-NW paper for sensing of ultraviolet light and mechanical touch. This paper provides experimental insights into hydrothermal growth of ZnO NWs on paper, and could further inspire novel utilization of ZnO-NW paper for flexible sensors and 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,807

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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