Flux Engineering for Indium Tin Oxide Nanotree Crystal Alignment and Height-Dependent Branch Orientation
Notice bibliographique
Résumé
Single-crystal indium tin oxide (ITO) nanotrees with engineered trunk and branch orientations are grown using a recently reported technique combining vapor–liquid–solid growth and glancing angle deposition (VLS-GLAD). In this work, three unique capabilities of VLS-GLAD are demonstrated for the first time: (i) nanotrees are aligned without epitaxy, (ii) branches can be placed on select faces of the nanotree trunk, and (iii) branch orientation can be modified along the height of nanotrees. VLS-GLAD uses a collimated obliquely incident vapor flux to place material on desired growth surfaces, resulting in preferential branch growth on the sides of the nanotree trunk exposed to the flux at the time of nucleation. Dynamic control of the azimuthal orientation of the flux relative to a growing nanotree enables the preferential orientation of branches to be modulated along the height of the nanotree, which we have demonstrated with both continuous and discrete substrate rotation schemes. An electron diffraction investigation confirms that the nanotrees can be considered as a single crystal, with continuity of the crystal structure across the trunk–branch interface. Crystal texture of the films is characterized by X-ray diffraction pole figures. By limiting the flux to discrete positions, the films develop both out-of-plane and in-plane crystal alignment (biaxial texture). We interpret the in-plane orientation as the result of competitive growth, which leads to evolutionary selection of similarly oriented structures. Control over in-plane nanotree crystal alignment and height-dependent branch orientation should increase the achievable complexity in three-dimensional nanowire architectures.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».