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Enregistrement W1963784569 · doi:10.1002/polb.21092

Influences of organometallic polymer‐derived catalyst dispersion on SWNT growth

2007· article· en· W1963784569 sur OpenAlexaff
Sarah Lastella, Hoichang Yang, David Rider, Ian Manners, Pulickel M. Ajayan, Chang Y. Ryu

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science Part B Polymer Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisFerroceneMaterials scienceCopolymerChemical vapor depositionPolystyrenePolymerDispersion (optics)Carbon nanotubeChemical engineeringPolymer chemistrySiliconNanotechnologyChemistryComposite materialOrganic chemistryPhysical chemistryMetallurgyElectrochemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Catalyst formation kinetics of a ferrocene‐containing homopolymer, polyferrocenylethylmethylsilane (PFEMS), is investigated as it relates to the catalysis of single walled carbon nanotubes (SWNTs) through a chemical vapor deposition (CVD) process. The formation and efficiency of the PFEMS‐based iron catalyst is compared with that of the corresponding polystyrene (PS)‐ b ‐PFEMS diblock copolymer. The PFEMS homopolymer contains 23 wt % iron, while PS‐ b ‐PFEMS, with a 25 vol % PFEMS content, is only 6% iron. Despite its lower iron content, spin‐cast PS‐ b ‐PFEMS films on SiO 2 /Si substrates produce more active iron sites than spin‐cast PFEMS films during CVD growth of SWNTs. This is related to the self‐assembly of the block copolymer, where PFEMS domains are well dispersed in the PS matrix, which degrades at a CVD temperature of 920 °C to leave catalytically active elemental iron behind. On the contrary, the pure PFEMS films contain a high percentage of iron and silicon, which tend to transform into ceramic‐coated iron at this high temperature, thus rendering the iron inactive towards SWNT growth. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part B: Polym Phys 45: 758–765, 2007

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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