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Enregistrement W1882363047 · doi:10.3968/j.ans.1715787020100302.041

Fabrication and Dielectric Properties of Soft-core Helical Particles Using Spirulina Platensis as Templates

2010· article· en· W1882363047 sur OpenAlexvenueno aff
Jun Cai, Deyuan Zhang

Notice bibliographique

RevueAdvances in natural science/Advances in natural sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrophoretic Deposition in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialDielectricCoatingScanning electron microscopeCore (optical fiber)Particle (ecology)FabricationPercolation (cognitive psychology)PermittivityOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aiming at the lightweight filler particles with good dielectric properties in the composites, helical Spirulina platensis were chosen as templates to produce microscopic helical soft-core filler particles by an electroless deposition technique. The morphology and appearance of the coated Spirulina platensis was analysed with optical microscopy and scanning electron microscopy respectively, the result showed that the particles were successfully coated with a uniform metal coating and their initial helical shape were perfectly replicated. The dielectric properties of these helical soft-core filler particles embedded in epoxy resin were studied in detail, which showed that with the coating thickness increase, the real and imaginary part of permittivity of the composites both increase in a frequency of 2–18 GHz. These soft-core metallised helical microorganisms are lightweight and have good dielectric properties. The metal content in the composites is only 6.6 vol% when the percolation threshold occurs. Such low metal content can reach percolation point is attributed to the filler particles’ soft-core structure and long helical shape advantage. Keywords: Microorganism; bio-replicated forming; soft-core helical particle; electroless deposition; dielectric property

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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