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Enregistrement W2092093413 · doi:10.1117/12.915178

New technologies for large-scale micropatterning of functional nanocomposite polymers

2012· article· en· W2092093413 sur OpenAlexaffabout
Ajit Khosla, Bonnie L. Gray

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Roughness and Optical Measurements
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicropatterningMicroelectronicsMaterials scienceNanocompositeNanotechnologySubstrate (aquarium)MicrofabricationFabricationLaser ablationLithographyPhotoresistPolymerOptoelectronicsLaserComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a review of different micropatterning technologies for flexible elastomeric functional nanocomposites with a particular emphasis on mold material and processes for production of large size substrates. The functional polymers include electrically conducting and magnetic materials developed at the Micro-instrumentation Laboratory at Simon Fraser University, Canada. We present a chart that compares many of these different conductive and magnetic functional nanocomposites and their measured characteristics. Furthermore, we have previously reported hybrid processes for nanocomposite polymers micromolded against SU-8 photoepoxy masters. However, SU-8 is typically limited to substrate sizes that are compatible with microelectronics processing as a microelectronics uv-patterning step is typically involved, and de-molding problems are observed. Recently, we have developed new processes that address the problems faced with SU-8 molds. These new technologies for micropatterning nanocomposites involve new substrate materials. A low cost Poly(methyl methacrylate) (PMMA) microfabrication technology has been developed, which involves fabrication of micromold via either CO2 laser ablation or deep UV. We have previously reported this large-scale patterning technique using laser ablation. Finally, we compare the two processes for PMMA producing micromolds for nanocomposites.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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