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Enregistrement W2097577860 · doi:10.1139/p08-101

Elastic properties of lead-phosphate glasses doped with erbium trioxide

2008· article· en· W2097577860 sur OpenAlexvenueno aff
B. Eraiah, D. Geetha, R. V. Anavekar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGlass properties and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebye modelElastic modulusPoisson's ratioDopingPhysicsErbiumDebyeAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsCondensed matter physicsPoisson distributionChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The elastic properties of xEr 2 O 3 ·(50 – x) PbO·50P 2 O 5 (x = 0.1 to 0.5 mol%) glasses are investigated using ultrasonic pulse-echo measurements and their elastic properties are characterized at room temperature. Results from the studies show that both longitudinal and transverse velocities increase with increase of Er 2 O 3 concentration. The elastic constants C 11 , C 12 , C 44 , and Young’s modulus show increasing trend while Bulk modulus and Poisson’s ratio show an increasing trend up to 0.4 mol% and 0.3 mol% of Er 2 O 3 , respectively, then there is sudden decreasing trend observed. But in the case of Debye temperatures the reverse trend has been observed. Another notable observation is that the glass with 0.4 mol% and 0.5 mol% of Er 2 O 3 concentration exhibits high velocities and high elastic moduli. This behavior of the elastic properties is related to the change in the structure of glasses as well as the interatomic bonding.PACS No.: 62.20.DC

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,448

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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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