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Enregistrement W2136915796 · doi:10.5539/mas.v3n9p65

Electrospinning Preparation of LaFeO3 Nanofibers

2009· article· en· W2136915796 sur OpenAlexvenueno aff
Jinxian Wang, Xiangting Dong, Zhen Qu, Guixia Liu, Wensheng Yu

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEducation Department of Jilin ProvincePeople's Government of Jilin ProvinceMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésNanofiberElectrospinningThermogravimetric analysisMaterials scienceCalcinationScanning electron microscopePolyvinyl alcoholComposite numberFourier transform infrared spectroscopyCrystalliteChemical engineeringComposite materialPolymerChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyvinyl alcohol(PVA)/[La(NO3)3+Fe(NO3)3] composite nanofibers were fabricated by electrospinning, and polycrystalline LaFeO3 nanofibers were prepared by calcination of the PVA/[La(NO3)3+Fe(NO3)3] composite nanofibers at 600ºC for 10h. The samples were characterized by using X-ray diffraction spectrometry(XRD), scanning electron microscopy(SEM), thermogravimetric-differential thermal analysis(TG-DTA), and Fourier transform infrared spectrometry(FTIR). The results show that PVA/[La(NO3)3+Fe(NO3)3] composite nanofibers are amorphous in structure, and pure phase LaFeO3 nanofibers are orthorhombic with space group Pn*a. The surface of as-prepared composite nanofibers is smooth, and the diameter is ca. 180nm. The diameter of LaFeO3 nanofibers is smaller than that of the relevant composite fibers. The surface of the LaFeO3 nanofibers becomes coarse with the increase of calcination temperatures. The diameter of LaFeO3 nanofibers is about 80nm, and the length is greater than 100μm. The mass of the sample remains constant when the temperature is above 500ºC, and the total mass loss percentage is 90%. Possible formation mechanism of LaFeO3 nanofibers is preliminarily advanced.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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