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Enregistrement W1779203281 · doi:10.1139/cjp-2012-0263

The Fe<sub>3</sub>O<sub>4</sub> nanoparticle doping effect in liquid crystal on electrical and dielectric properties

2013· article· en· W1779203281 sur OpenAlexvenueno aff
Oğuz Köysal, Muharrem Gökçen, Mert Yıldırım

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopingDielectricPhysicsCondensed matter physicsBiasingNanoparticleLiquid crystalVoltageAnalytical Chemistry (journal)Dielectric spectroscopyPolarization (electrochemistry)Materials scienceOptoelectronicsElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fe3O4 nanoparticles were doped into E63 coded liquid crystal (LC) with 0.1 wt% to investigate the effect of Fe3O4 on the electrical and dielectric properties of LC in a wide range of frequency, bias voltage, and illumination. The frequency, bias voltage, and illumination level dependence of the electrical and dielectric properties of pure E63 and doped mixture (E63–Fe3O4) has been investigated using the current–voltage (I–V) and admittance spectroscopy (C–V and G/ω–V) data in the frequency range of 10 kHz – 1 MHz at room temperature. Results show that the increment in current with Fe3O4 doping is due to the metallic nature of the Fe3O4 nanoparticles. The current switching voltage of reorientation is shifted to lower voltage values as a result of Fe3O4 doping. Same behavior is also observed with increasing illumination level. The polarization contribution of Fe3O4 doping is evident considering the values of [Formula: see text] at low frequencies. Moreover, depending on the existence of Fe3O4 doping agent, there is a split in σac–f plots where σac values increase with frequency, especially at high frequencies.

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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