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Enregistrement W2128521200 · doi:10.1139/p08-063

Determining the <i>sp</i><sup>2</sup>/<i>sp</i><sup>3</sup> bonding concentrations of carbon films using X-ray absorption spectroscopy

2008· article· en· W2128521200 sur OpenAlexvenueno aff
T. Hamilton, Regan G. Wilks, M. V. Yablonskikh, Q. Yang, Mikhail Foursa, Akira Hirose, В. Н. Василец, A. Moewes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanodiamondAnalytical Chemistry (journal)NitrogenX-ray photoelectron spectroscopyCarbon fibersSiliconCarbon filmChemical vapor depositionAmorphous solidAmorphous carbonAbsorption (acoustics)DopingAbsorption spectroscopyMaterials scienceDiamondNuclear chemistryNanotechnologyThin filmChemistryChemical engineeringCrystallographyComposite numberOrganic chemistryPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sp 2 bonding concentrations of nitrogen-doped amorphous carbon samples and nanodiamond films were determined from their soft X-ray absorption spectra. The amorphous carbon (a-C) samples were deposited under atmospheres of varying nitrogen concentrations onto polytetrafluoroethylene (PTFE) polymer and silicon substrates. The nanodiamond films were synthesized on silicon substrates in a CH 4 /H 2 gas mixture by microwave plasma chemical vapour deposition. The sp 2 bonding concentrations in the a-C films (deposited on PTFE substrates) increase from 74% to 93% as nitrogen doping increases, with a step-like increase in sp 2 fraction when nitrogen concentrations in the films exceed 27%. The a-C films on silicon substrates display the same trend of increasing sp 2 concentration as a function of greater nitrogen concentration. Nanodiamond deposition conditions, such as bias voltage and methane concentration, affect the purity of the film. Our analysis reveals sp 2 bonding concentrations in these samples ranging from a few percent to 11%.PACS Nos.: 78.70.Dm, 61.10.Ht, 61.46.+w, 81.05.Uw

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)0,000
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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