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Enregistrement W1557566133 · doi:10.1109/isaf.1992.300576

Microstructural, dielectric, piezoelectric and pyroelectric properties of chemically derived modified lead titanate

2003· article· en· W1557566133 sur OpenAlexaff
Aftab Ahmad, T.A. Wheat, Stewart Sherrit, Bhaskar Mukherjee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCoprecipitationPyroelectricityLead titanateMicrostructureDielectricSinteringScanning electron microscopeParticle sizePiezoelectricityChemical engineeringMineralogyComposite materialFerroelectricityChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical coprecipitation and gel processing techniques have been used to synthesize precursor powders of a modified lead titanate composition. The effects of powder processing parameters and sintering conditions on the microstructure and dielectric, piezoelectric, and pyroelectric properties of the products are discussed. Powders and products produced by the conventional attrition milling process are compared to those produced by chemical processing techniques. It is found that, among the three processing methods considered (gel, coprecipitation, and attrition milling), gel processing provides the most reactive precursor powders. SEM (scanning electron microscope) studies indicate that, compared with conventional attrition milling, the chemically derived powders contain highly agglomerated large particles when heat treated to 750 degrees C. However, the chemically derived material can easily be crushed to yield a submicron particle size that can provide high-density sintered disks. The dielectric, piezoelectric, and pyroelectric properties are also significantly influenced by the methods used to produce the precursor powders.>

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations7
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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