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Enregistrement W2073085106 · doi:10.1021/cm035306u

Electroplating of Nanocrystalline CoFeNi Soft Magnetic Thin Films from a Stable Citrate-Based Bath

2004· article· en· W2073085106 sur OpenAlexafffund
Yahui Zhang, Douglas G. Ivey

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectroplatingMaterials scienceNanocrystalline materialThin filmPlating (geology)FabricationCurrent densityGrain sizeMetallurgyChemical engineeringNanotechnologyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CoFeNi alloys are some of the most studied soft magnetic materials because of their superior properties over FeNi alloys as write head core materials in hard-disk-drives. Electroplating processes have major significance in the fabrication of thin-film recording heads due to their advantages of simplicity, cost-effectiveness, and controllable patterning. Conventional low pH (2.5−3.0) baths suffer from problems such as poor stability, low current density efficiency, and voids in deposited films due to the electroplating of hydrogen. A new, stable citrate-based bath has been developed in this study. Citrate can effectively improve the stability of CoFeNi plating baths, and denser CoFeNi films can be plated out because of the higher bath pH (>5). The effects of bath composition and plating conditions on the electroplating of CoFeNi thin films have been studied. CoFeNi thin films with preferred composition, mixed fcc-bcc phases, and 10−20 nm grain sizes have been plated out from the new citrate-based bath.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,986

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations34
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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