From Phenylsiloxane Polymer Composition to Size-Controlled Silicon Carbide Nanocrystals
Notice bibliographique
Résumé
Silicon carbide (SiC) has become a very important material for many high-performance applications as a result of its exceptional material properties. The emergence of size-dependent properties in SiC nanocrystals (SiC-NCs), together with the increased surface area intrinsic to nanocrystals, has led to a variety of new possible applications, including optoelectronics and hybrid materials. Here we report the straightforward preparation of size-controlled oxide-embedded and freestanding SiC-NCs from the reductive thermal processing of compositionally controlled phenylsiloxane polymers. Compositional tuning of the polymers is achieved by varying the relative amounts of phenyl trichlorosilane (C(6)H(5)SiCl(3)) and silicon tetrachloride (SiCl(4)) during hydrolysis and cocondensation. Thermal processing of the resulting compositionally controlled condensation copolymers yields oxide-embedded SiC-NCs whose average diameter is dependent on the relative C(6)H(5)SiCl(3) concentration in the initial precursor mixture. A liberation procedure for preparing size-controlled freestanding SiC-NCs that involves oxidation of matrix carbon and subsequent chemical etching of the matrix is also presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».