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Enregistrement W2319970860 · doi:10.1002/admi.201500806

One‐Step In‐Situ Growth of Core–Shell SiC@Graphene Nanoparticles/Graphene Hybrids by Chemical Vapor Deposition

2016· article· en· W2319970860 sur OpenAlexafffund
Jeanne N’Diaye, Ons Hmam, Mansouria Zidi, Ana C. Tavares, Ricardo Izquierdo, Thomas Szkopek, Mohamed Siaj

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGrapheneMaterials scienceChemical vapor depositionNanoparticleNanotechnologySilicon carbideChemical engineeringSurface modificationGraphene oxide paperGraphene foamSiliconComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A one‐step in‐situ route to free standing core–shell silicon carbide in graphene nanoparticles on monolayer graphene is presented. The core–shell SiC@Graphene nanoparticle growth is realized by a simple chemical vapor deposition (CVD) process where carbon and silica precursors are simultaneously introduced into the growth chamber. This process permits the synthesis of a monolayer graphene sheet dressed with silicon carbide nanoparticles in a single CVD step, with the product controlled by growth temperature and the carbon/SiO 2 exposure time. Growth of a high density SiC@Graphene distribution on a continuous graphene layer requires long exposure times (>1 h) and high temperature (1000 °C). The growth process proceeds by a carbothermal mechanism. The simultaneous growth of graphene and SiC nanoparticles enables uniform core–shell SiC@Graphene nanoparticle formation rather than SiC/carbon nanofiber growth. As a proof of concept, the functionalization of preformed nanoparticle graphene surface with a diazonium salt is studied, demonstrating an increase in grafting rate with increasing nanoparticle population. This work provides a general procedure for one‐step synthesis, with further investigation required to develop precursors for hybrid core–shell CVD material growth.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,836

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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