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Enregistrement W2025084627 · doi:10.1021/jp076531s

Strongly Enhanced Interaction between Evaporated Pt Nanoparticles and Functionalized Multiwalled Carbon Nanotubes via Plasma Surface Modifications:  Effects of Physical and Chemical Defects

2008· article· en· W2025084627 sur OpenAlexaff
De‐Quan Yang, E. Sacher

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensPolytechnique MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésX-ray photoelectron spectroscopyMaterials sciencePyrolytic carbonChemical engineeringNanoparticleTransmission electron microscopyCarbon nanotubeArgonSurface modificationCarbon fibersOxygenNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryComposite materialPyrolysisOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxygen and argon plasmas were used to modify multiwalled carbon nanotubes (CNTs) to improve their interfacial interaction with subsequently deposited Pt nanoparticles. In contradistinction to what was found in the case of highly oriented pyrolytic graphite (HOPG), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) confirms the introduction of chemical functionalizations by oxygen plasma treatment; however, as in the case of HOPG, argon plasma treatment produced physical defects. Transmission electron microscopy (TEM) provided visual evidence of the interaction of subsequently evaporated Pt with treated CNTs, showing it to have been enhanced by both plasma treatments. XPS and TEM analyses demonstrate that the enhancement is due to similar interactions of Pt nanoparticles with both types of treated CNTs, although not to the same extent: X-ray photoelectron spectroscopy gives no evidence of chemical bonds formed for either plasma treatment. The morphology of the Pt nanoparticles changes with the deposition rate, which may be influenced by the limited availability of the CNT surface.

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations85
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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