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Enregistrement W2071850991 · doi:10.1021/am2007917

Synthesis of Monodisperse Fluorinated Silica Nanoparticles and Their Superhydrophobic Thin Films

2011· article· en· W2071850991 sur OpenAlexafffund
Jean-Denis Brassard, D.K. Sarkar, Jean Perron

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceContact angleNanoparticleThin filmFourier transform infrared spectroscopyChemical engineeringDispersitySurface modificationSurface roughnessSpin coatingWettingNanotechnologyComposite materialPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monodispersive silica nanoparticles have been synthesized via the Stöber process and further functionalized by adding fluorinated groups using fluoroalkylsilane in an ethanolic solution. In this process, six different sizes of fluorinated silica nanoparticles of varying diameter from 40 to 300 nm are prepared and used to deposit thin films on aluminum alloy surfaces using spin coating processes. The functionalization of silica nanoparticles by fluorinated group has been confirmed by the presence C-F bonds along with Si-O-Si bonds in the thin films as analyzed by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). The surface roughnesses as well as the water contact angles of the fluorinated silica nanoparticle containing thin films are found to be increased with the increase of the diameter of the synthesized fluorinated silica nanoparticles. The thin films prepared using the fluorinated silica nanoparticles having a critical size of 119 ± 12 nm provide a surface roughness of ∼0.697 μm rendering the surfaces superhydrophobic with a water contact angle of 151 ± 4°. The roughness as well as the water contact angle increases on the superhydrophobic thin films with further increase in the size of the fluorinated silica nanoparticles in the films.

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations195
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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