Multilayer thick-film structures based on spinel ceramics
Notice bibliographique
Résumé
Temperature-sensitive thick films based on spinel-type semiconducting ceramics of different chemical composition Cu0.1Ni0.1Co1.6Mn1.2O4 (with p+-types of electrical conductivity), Cu0.1Ni0.8Co0.2Mn1.9O4 (with p-types of electrical conductivity), and their multilayers of p+-p and p-p+-p structures were fabricated and studied. These thick-film elements possess good electrophysical characteristics before and after long-term ageing test at 170 °C. It is shown that degradation processes connected with diffusion of metallic Ag into grain boundaries occur in one-layer p- and p+-conductive thick films. The p+-p structures were of high stability, the relative electrical drift being no more than 1%. Positron trapping processes in so-called “free” thick-film structures based on spinel-type Cu0.1Ni0.8Co0.2Mn1.9O4 ceramics are studied. It is shown that two-state positron trapping model is appropriate for an adequate description of changes caused by additional glass phase in these materials. The observed behaviour of defect-related component in the fit of the experimentally measured positron lifetime spectra for thick films in comparison with bulk ceramics testifies in favour of agglomeration of free volume entities during technological process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».