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Enregistrement W2060109581 · doi:10.1021/la0497301

Parametric Study on Electrochemical Deposition of Copper Nanoparticles on an Ultrathin Polypyrrole Film Deposited on a Gold Film Electrode

2004· article· en· W2060109581 sur OpenAlexaff
Xianxian Zhou, Andrea J. Harmer, Nina F. Heinig, K. T. Leung

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCopperElectrodeNanocrystalElectrochemistryElectrolyteChemical engineeringDeposition (geology)Colloidal goldNanoparticleThin filmPolypyrroleNanotechnologySubstrate (aquarium)MetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monoshaped and monosized copper nanostructured particles have been prepared by potentiostatic electrochemical deposition on an ultrathin polypyrrole (PPY) film, electrochemically grown on a Si(100) substrate sputter-coated with a thin gold film or gold-film electrode (GFE). The crystal size and the number density of the copper nanocrystals have been examined by varying several deposition parameters, including the thickness of the gold film, the PPY film thickness, the applied potential, and the Cu2+ and the electrolyte concentrations for copper deposition. Optimal conditions for uniform growth ofnanocrystals well-dispersed on the GFE have been determined, along with insight into the mechanism of crystal growth. A minimum gold film thickness of 80 nm is required to eliminate the effects of the gold-silicon interface. The PPY film thickness and homogeneity principally affect the shape uniformity of the nanocrystals, while the copper deposition potential could be used to regulate the size and number density of the nanocrystals. Both the Cu2+ and electrolyte concentrations are also found to play important roles in controlling the electrodeposition of nanocrystal growth.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations106
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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