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Enregistrement W1952401096 · doi:10.1111/jmi.12067

Multi‐walled carbon nanotubes decorated by platinum catalyst nanoparticles—Examination and microanalysis using scanning and transmission electron microscopies

2013· article· en· W1952401096 sur OpenAlexaff
Maxime J.‐F. Guinel, Nicolas Brodusch, Ysmael Verde‐Gómez, B. Escobar, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueJournal of Microscopy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCarbon nanotubePlatinumTransmission electron microscopyScanning electron microscopeField emission microscopyField electron emissionNucleationNanoparticlePlatinum nanoparticlesNanotechnologyMicroanalysisStackingScanning transmission electron microscopyCatalysisHigh-resolution transmission electron microscopyCarbon fibersChemical engineeringComposite numberComposite materialElectronDiffractionChemistryOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon nanotubes (CNTs) decorated with platinum (Pt) nanoparticles (NPs) have been characterized using a cold field-emission scanning electron microscope (SEM) and a high resolution field-emission transmission electron microscope (TEM). With this particular composite material, the complementary nature of the two instruments was demonstrated. Although the long CNTs were found to be mostly bent and defective in some parts, the nucleation of Pt occurred randomly and uniformly covered the CNTs. The NPs displayed a large variation in size, were sometimes defective with twins and stacking faults, and were found to be faceted with the presence of surface steps. The shape and size of the NPs and the presence of defects may have significant consequences on the activity of the Pt catalyst material. Also, thin layers of platinum oxide were identified on the surface of some NPs.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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