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Enregistrement W2082619702 · doi:10.1117/12.2074389

The effect of laser energy on V<sub>2</sub>O<sub>5</sub>thin film growth prepared by laser assisted molecular beam deposition

2014· article· en· W2082619702 sur OpenAlexaff
B. Abdel Samad, P. V. Ashrit

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThin filmEllipsometryRefractive indexPulsed laser depositionAnalytical Chemistry (journal)LaserAnnealing (glass)VanadiumTransmittanceDeposition (geology)SpectroscopyPentoxideOpticsOptoelectronicsNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vanadium pentoxide V<sub>2</sub>O<sub>5</sub> thin films were grown on glass substrates by the LAMBD deposition system with different laser energies. The structure, composition and optical properties of the films have been investigated with atomic force microscopy, x-ray photoemission spectroscopy, ellipsometry and the transmittance analysis. Upon the increase of laser energy, the results showed that the changes in the optical constants are consistent with the thickness changes of the film. The refractive index increases and the absorption coefficient increases when the laser energy increases. The AFM analysis showed a change of the roughness and structure of the deposited films at different laser energies. The prepared films deposited by LAMBD showed interesting properties with correct V<sub>2</sub>O<sub>5</sub> phase without need of annealing after deposition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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