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Enregistrement W1975548459 · doi:10.1117/12.567746

Surface modifications during femtosecond laser ablation in vacuum, air, and water

2004· article· en· W1975548459 sur OpenAlexaff
Sébastien Besner, Jean-Yves Degorce, Andrei V. Kabashin, Michel Meunier

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAblationLaser ablationLaserFemtosecondIrradiationAbsorption (acoustics)Impact craterPlasmaRadiationOpticsFluenceAnalytical Chemistry (journal)Atomic physicsPhysicsComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Femtosecond laser ablation technique has been used to process Si and Au targets in vacuum, air and water environment. The threshold of ablation was found to be much lower for Si compared to Au and that was related to much better radiation absorption of Si. The values of the threshold were almost identical for vacuum, air and water in the case of Si (0.4 J/cm<sup>2</sup> 0.2 J/cm<sup>2</sup> in the single and multi-pulse irradiation regime, respectively) and Au (0.9 J/cm<sup>2</sup> and 0.3 J/cm<sup>2</sup>). Craters on the surface of Si and Au were essentially similar for low fluences, suggesting an involvement of the same radiation-related mechanism of material removal, whereas for high fluences significant differences could take place. In particular, quite different crater morphologies were observed during the laser ablation in water, including ones with nanoporous layers for Si and ones with concentric spheres for Au. The differences of morphologies for high laser fluences were explained by the involvement of plasma-related effects under the processing in relatively dense media.

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 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,950

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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations12
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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