MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1995345316 · doi:10.1088/0957-4484/23/43/435602

The impact of fabrication conditions on the quality of Au nanoparticle arrays on dimpled Ta templates

2012· article· en· W1995345316 sur OpenAlexafffund
Hany A. El‐Sayed, Hebert Molero, Viola Birss

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésMaterials scienceFabricationDewettingDimpleNanotechnologyNanoparticleAnodizingDeposition (geology)Scanning electron microscopeTemplateThin filmOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly ordered dimpled Ta (DT) nanotemplates, prepared by electrochemical anodization of Ta, were recently reported to be ideally suited for the fabrication of a Au nanoparticle (NP) array using a Au thin film dewetting method. Here, we provide guidance and understanding of the effect of the DT fabrication and Au film deposition steps on the characteristics of the resulting NP array. Specifically, the optimum anodization time, voltage and solution composition are established, and the thickness of the sputter-deposited metal film is shown to be a very important parameter in achieving the desired single Au NP per dimple. The resulting high quality Au NP arrays are demonstrated to be electrochemically addressable, with the total Au surface area, measured electrochemically for large-scale samples, agreeing with the calculated area, based on scanning electron microscope determination of average particle shape and distribution. As the NP formation process proceeds via confined thin film dewetting, the protocol developed here should be applicable to the formation of NP arrays of a range of other metals and alloys.

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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,241

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanotechnologyMême sujetNanofabrication and Lithography TechniquesTravaux en français237 207