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Enregistrement W2032532518 · doi:10.7567/jjap.52.11na08

Flux Control of Carbon Nanoparticles Generated due to Interactions between Hydrogen Plasmas and Graphite Using DC-Biased Substrates

2013· article· en· W2032532518 sur OpenAlexfundno aff
Kazunori Koga, M. Tateishi, Katsushi Nishiyama, Giichiro Uchida, Kunihiro Kamataki, Daisuke Yamashita, Hyunwoong Seo, Naho Itagaki, Masaharu Shiratani, N. Ashikawa, S. Masuzaki, K. Nishimura, A. Sagara, the LHD Experimental Group

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Applied Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDust and Plasma Wave Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésHeliconBiasingFlux (metallurgy)PlasmaHydrogenGraphiteRange (aeronautics)Materials scienceEtching (microfabrication)DivertorAtomic physicsAnalytical Chemistry (journal)VoltageChemistryNanotechnologyPhysicsComposite materialNuclear physicsEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flux control of dust particles in a nanometer size range using dc bias voltage is discussed based on dust collection in a divertor simulator employed helicon hydrogen discharges. To discuss mechanisms of flux control, we have estimated etching rate of deposited dust particles due to hydrogen plasma irradiation and have measured current density toward the dc biased substrates. We have found the contribution of the etching can be negligible in a dc bias voltage V bias range between -50 and 70 V. Clear correlation between V bias dependence of current density and that of dust flux shows electrostatic force is one of important forces for controlling flux of dust particles.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,616

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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