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Enregistrement W2093503012 · doi:10.1039/c002594a

Microwave-induced plasma heating and synthesis: In situ temperature measurement of metal oxides and reactions to form ternary oxides

2010· article· en· W2093503012 sur OpenAlexfundno aff
Yi‐Hsin Chou, Adam J. Morgan, Nicole Hondow, Rik Brydson, Richard E. Douthwaite

Notice bibliographique

RevueDalton Transactions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMicrowave-Assisted Synthesis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal Society of ChemistryUniversity of LeedsRoyal SocietyEngineering and Physical Sciences Research CouncilYork University
Mots-clésMicrowaveTernary operationPlasmaMaterials scienceCavity magnetronMetalDielectricAnalytical Chemistry (journal)Dielectric heatingIn situMicrowave heatingTernary compoundChemical engineeringChemistryInorganic chemistryNanotechnologyOptoelectronicsMetallurgyOrganic chemistryThin filmSputtering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct microwave synthesis between solids is limited by the restricted number of materials that exhibit microwave heating at room temperature. The dielectric properties of most materials dictate that microwave heating can occur at higher temperatures, primarily due to increasing conduction losses. Microwave-induced plasma promoted microwave heating circumvents the requirement for room temperature microwave heating allowing microwave methods to be applied to a greater range of materials. For example, MgO heats to >1700 degrees C using an O(2) plasma and 900 W magnetron power. Here we demonstrate that in situ temperature measurements can be used to identify binary oxides that exhibit significant plasma promoted heating. Furthermore, reactions to form ternary oxides can be monitored to determine if reactions are driven by the dielectric properties of the precursor(s) or product.

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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