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Enregistrement W2464315661 · doi:10.5772/63279

Graphene Thin Films and Graphene Decorated with Metal Nanoparticles

2016· book-chapter· en· W2464315661 sur OpenAlexfundno aff
Paul Bazylewski, Arash Akbari-Sharbaf, Sabastine Ezugwu, Tianhao Ouyang, Jae‐Woo Park, Giovanni Fanchini

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésGrapheneMaterials scienceNanoparticleNanotechnologyNucleationGraphene oxide paperAnnealing (glass)Graphene foamGraphene nanoribbonsDopingChemical engineeringOptoelectronicsComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electronic, thermal, and optical properties of graphene-based materials depend strongly on the fabrication method used and can be further manipulated through the use of metal nanoparticles deposited on the graphene surface. Metals that strongly interact with graphene such as Co and Ni can form strong chemical bonds which may significantly alter the band structure of graphene near the Dirac point. Weakly interacting metals such as Au and Cu can be used to induce shifts in the graphene Fermi energy, resulting in doping without significant alteration to the graphene band structure. The deposition and nucleation conditions such as deposition rate, annealing temperature and time, and annealing atmosphere can be used to control the size and distribution of metal nanoparticles. Under ideal conditions, self-assembled arrays of nanoparticles can be obtained on graphene-based films for use in new types of nano-devices such as evanescent waveguides.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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