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Enregistrement W1996446923 · doi:10.1007/s12274-009-9076-x

The dynamics of the nucleation, growth and termination of single-walled carbon nanotubes from in situ Raman spectroscopy during chemical vapor deposition

2009· article· en· W1996446923 sur OpenAlexafffund
Paul Finnie, Andrew Li-Pook-Than, J. Lefebvre

Notice bibliographique

RevueNano Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensNational Research Council CanadaInstitute for Microstructural SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésRaman spectroscopyNucleationCarbon nanotubeChemical vapor depositionMaterials scienceSpectroscopyAnalytical Chemistry (journal)Saturation (graph theory)Phase (matter)Chemical engineeringNanotechnologyChemistryOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamics of the chemical vapor deposition (CVD) of single-walled carbon nanotubes (SWNTs) is extracted experimentally using in situ Raman spectroscopy. Nanotubes are grown using a thin film cobalt catalyst and an ethanol precursor in a miniature hot walled reactor with optical access. Raman spectra at room temperature and at the growth temperature are compared for two growth temperatures. The evolution of the G-band, D-band, and radial breathing mode (RBM) is tracked at the growth temperature with time resolution of a few seconds. There are three identifiable phases in the evolution of the Raman signal intensity: an initial exponential increasing phase, a linear growth phase, and a saturation phase. In situ optical spectroscopy thus enables the study of nucleation, steady growth, and deactivation processes to be investigated separately in real time. The evolution curves for all bands (G, D, and RBM), when scaled, collapse onto the same curve, to within experimental uncertainty.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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