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Enregistrement W2328311699 · doi:10.1021/jp108538m

The Effect of Deposition Rate on the Morphology of Fe Nanoparticles on Highly Oriented Pyrolytic Graphite, As Studied by X-ray Photoelectron Spectroscopy and Atomic Force Microscopy

2011· article· en· W2328311699 sur OpenAlexaff
Long Chen, A. Yelon, E. Sacher

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensPolytechnique MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésX-ray photoelectron spectroscopyPyrolytic carbonHighly oriented pyrolytic graphiteMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)Deposition (geology)Atomic layer depositionSubstrate (aquarium)NanoparticleLayer (electronics)NanotechnologyChemical engineeringScanning tunneling microscopeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of deposition rate on the morphology of Fe nanoparticles (NPs) on highly oriented pyrolytic graphite (HOPG) surfaces has been studied by atomic force microscopy (AFM) and in situ X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). AFM provided the NP dimensions and the extent of surface coverage, while XPS (both core and valence levels) indicated the interaction of Fe NPs with the HOPG substrate and showed the evolutions of binding energies, full widths at half-maxima, and component peak intensity ratios, all as a function of deposition rate. The results indicate that Fe NPs react with both substrate and residual gases in the high vacuum of the instrument, forming carbide and oxide surface contaminant layers around the NPs. The NP dimensions are essentially independent of deposition rate and of the amount deposited, but the NP surface coverage is inversely related to the deposition rate, with a higher rate resulting in a lower surface coverage. Combining the NP surface coverage and the XPS peak intensity ratios, we find a relationship between deposition rate and surface contaminant layer thickness.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,433

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 technologies0,0000,001
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 GPT0,247
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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