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Enregistrement W2316329631 · doi:10.1021/jp404444p

Spatially Sequential Growth of Various WSi<sub>2</sub> Networked Nanostructures and Mechanisms

2013· article· en· W2316329631 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor materials and interfaces
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanostructureNanorodMaterials scienceNanotechnologyChemical vapor depositionElectrochemistryTransmission electron microscopyScanning electron microscopeChemical engineeringElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various WSi 2 nanostructures including networked nanorods (NNWs), networked nanoribbons (NNRs), and nanosheets (NSs) were sequentially (spatial) synthesized in a controlled manner via a single-step chemical vapor deposition method. Their morphology, structure, and composition were characterized by scanning and transmission electron microscopes and X-ray diffraction. The nanostructures are 6–10 nm in thickness and several micrometers in length. The results reveal that the formation of WSi 2 nanostructures is governed by a vapor solid mechanism and the concentration of reactive species plays a crucial role in controlling the formation of the various morphologies of the synthesized nanostructures. The time-dependent growth study shows that the nanostructures feature two-dimensional growth of WSi 2, resulting in nanonets and nanosheets. Cyclic voltammetry measurements of these nanostructures demonstrate the chemical capacitance characteristics of WSi 2 nanosheets and nanoribbons. Not only has this study paved a new route for preparing various nanostructures, but also these nanostructures are of great interest for nanodevices and electrochemical applications.

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.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,358

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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