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Enregistrement W2387579814 · doi:10.15344/2455-2372/2015/102

Novel Synthesis of Nanocrystalline Nickel Dispersed with Nano-size WO3 Particles by Electrodeposition

2015· article· en· W2387579814 sur OpenAlexfundno aff
Yushi Kato, Hiroshi Fujiwara, Hiroyuki Miyamoto, Takuya Goto

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Metallurgical & Materials Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésNanocrystalline materialOstwald ripeningMaterials scienceNickelChemical engineeringNanoparticleThermal stabilityElectrolyteOxideNano-NanocrystalMetallurgyNanotechnologyElectrodeComposite materialChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bulk nanocrystalline nickel dispersed homogenously with nano-scale hard WO3 particles has been successfully synthesized by a novel synthesis using electrodeposition. In this synthesis, ionized WO42- molecules in an electrolyte were transformed into WO3 particles and embedded into a nanocrystalline nickel matrix during electrodeposition by controlling the pH and potential of the electrode. The effect of the presence of nano-size oxide dispersions on the strength and thermal stability of nanocrystalline structures was demonstrated. This is indeed a new class of bulk nanocrystalline metals in that nano-scale second-phase particles are not reactive precipitate from the solute-supersaturated matrix, but are stable oxide particles resistant to the so-called Ostwald ripening. In this regard, future optimization of this synthesis have potential to realize nanocrystalline metals with record-high strength and thermal stability, superior to their precipitates- or solutes-stabilized counterparts.

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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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