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Enregistrement W2065387944 · doi:10.1021/cm020599x

Comparative XPS Study of Copper, Nickel, and Aluminum Coatings on Polymer Surfaces

2003· article· en· W2065387944 sur OpenAlexaff
Philippe Bébin, Robert E. Prud’homme

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolymerCopperX-ray photoelectron spectroscopyNickelPolyacrylonitrileChemical engineeringMethyl methacrylatePolymer chemistryNitrideMetalInorganic chemistryLayer (electronics)PolymerizationComposite materialChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two nitrogen-containing polymers, polyacrylonitrile and poly(styrene- co -acrylonitrile), and three oxygen-containing polymers, poly(vinyl methyl ether), poly(vinyl methyl ketone) and poly(methyl methacrylate), were coated with copper, nickel, and aluminum under ultrahigh vacuum, and their surfaces were analyzed by X-ray photoelectron spectroscopy. It was found that the morphology of the interface is mainly controlled by the properties of the metal, and, to a lesser extent, by the functionalities of the substrate and its physical state. Thus, aluminum condensed quickly on the polymer substrates and formed a uniform metal layer, whereas copper and nickel led to more diffuse interfaces. The mobility of copper inside oxygen-containing polymers was clearly identified, and its diffusion was enhanced by the rubbery substrates, promoting the regeneration of the polymer surface previously degraded by the metal condensation. In contrast to oxygen that did not move during the metallization (except when there was degradation), nitrogen diffused to the metal layer to form nitride species. In all cases (with Cu, Ni, and Al), metal oxide, metal nitride, and amorphous carbon were identified at the interfaces.

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 seuil0,005

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations54
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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