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Enregistrement W2091396701 · doi:10.1116/1.3687204

Metal oxide morphology in argon-assisted glancing angle deposition

2012· article· en· W2091396701 sur OpenAlexafffund
Jason B. Sorge, M.T. Taschuk, Nicholas G. Wakefield, Jeremy C. Sit, Michael J. Brett

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOptical Coatings and Gratings
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésMaterials scienceArgonDeposition (geology)Thin filmOxideNanotechnologyChemical vapor depositionIon beam-assisted depositionOptoelectronicsOpticsIon beamBeam (structure)ChemistryOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glancing angle deposition (GLAD) is a thin film deposition technique capable of fabricating columnar architectures such as posts, helices, and chevrons with control over nanoscale film features. Argon bombardment during deposition modifies the GLAD process, producing films with new morphologies which have shown promise for sensing and photonic devices. The authors report modification of column tilt angle, film density, and specific surface area for 12 different metal oxide and fluoride film materials deposited using Ar-assisted GLAD. For the vapor flux/ion beam geometry and materials studied here, with increasing argon flux, the column tilt increases, film density increases, and specific surface area decreases. With a better understanding of the nature of property modification and the mechanisms responsible, the Ar-assisted deposition process can be more effectively targeted towards specific applications, including birefringent thin films or photonic crystal square spirals.

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)0,003
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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