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Enregistrement W2335023422 · doi:10.1021/nn401968t

Conversion of Bilayers of PS-<i>b</i>-PDMS Block Copolymer into Closely Packed, Aligned Silica Nanopatterns

2013· article· en· W2335023422 sur OpenAlexaff
Nathanael L. Y. Wu, Kenneth D. Harris, Jillian M. Buriak

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolydimethylsiloxaneBilayerCopolymerMonolayerPolystyreneMicroscale chemistryAnnealing (glass)Chemical engineeringNanotechnologyLayer (electronics)MembraneComposite materialPolymerChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Block copolymer (BCP) self-assembly is an effective and versatile approach for the production of complex nanopatterned interfaces. Monolayers of BCP films can be harnessed to produce a variety of different patterns, including lines, with specific spacings and order. In this work, bilayers of cylinder-forming polystyrene-block-polydimethylsiloxane block copolymer (PS-b-PDMS) were transformed into arrays of silica lines with half the pitch normally attained for conventional monolayers, with the PDMS acting as the source for the SiOx. The primary hurdle was ensuring the bilayer silica lines were distinctly separate; to attain the control necessary to prevent overlap, a number of variables related to the materials and self-assembly process were investigated in detail. Developing a detailed understanding of BCP film swelling during solvent annealing, blending of the PS-b-PDMS with PS homopolymer, utilization of a surface brush layer, and adjustment of the plasma exposure conditions, distinct and separate silica lines were prepared. On the microscale, the sample coverage of PS-b-PDMS bilayers was investigated and maximized to attain >95% bilayers under defined conditions. The bilayer BCP structures were also amenable to graphoepitaxy, and thus, dense and highly ordered arrays of silica line patterns with tightly controlled width and pitch were fabricated and distributed uniformly across a Si surface.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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