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Enregistrement W1919830979 · doi:10.1002/pssa.201532226

Improved diamond‐like carbon coating deposition uniformity on cylindrical sample by its suspension in RF PECVD chamber

2015· article· en· W1919830979 sur OpenAlexafffund
Mateusz Śmietana, Marcin Koba, Predrag Mikulic, Robert Bogdanowicz, Wojtek J. Bock

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (a) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNarodowe Centrum Nauki
Mots-clésPlasma-enhanced chemical vapor depositionMaterials scienceElectrodeDeposition (geology)CoatingFiberSuspension (topology)Diamond-like carbonRefractive indexOptical fiberChemical vapor depositionComposite materialOpticsOptoelectronicsAnalytical Chemistry (journal)Thin filmChemistryNanotechnologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper discusses the uniformity of diamond‐like carbon (DLC) thin overlays deposited with radio frequency plasma‐enhanced chemical vapor deposition (RF PECVD) method on optical fibers with induced long‐period gratings (LPGs). When refractive index around the LPG increases, a spectral response of the LPG strongly depends on properties of the overlay. Using LPG suspended in the RF PECVD chamber, we have found that DLC thickness distribution around the fiber highly depend on a distance between the LPG and the electrode. More asymmetrical deposition, which takes place when the LPG is located closer to the electrode, induces appearance of a series of additional resonances in LPG transmission spectrum. It has been found that for the fiber suspended 7.2 mm over the electrode the coating has the highest uniformity. Higher uniformity obtained by fiber suspension in the chamber has been compared with the effect resulting from fiber rotation between two consecutive processes. It is shown that more symmetrical deposition is obtained for the suspended samples than for the rotated ones.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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