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Enregistrement W2492903247 · doi:10.1038/srep30973

Nanoscale Structure, Dynamics, and Aging Behavior of Metallic Glass Thin Films

2016· article· en· W2492903247 sur OpenAlexafffund
Jacob A. J. Burgess, Chris Holt, Erik J. Luber, D. C. Fortin, G. G. Popowich, B. Zahiri, P. Concepcion, David Mitlin, M. R. Freeman

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallic Glasses and Amorphous Alloys
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesCanada Research ChairsCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésNanoscopic scaleScanning tunneling microscopeMaterials scienceSputteringQuantum tunnellingThin filmArgonAmorphous metalMicroscopyChemical physicsMetalNanotechnologyCondensed matter physicsOptoelectronicsComposite materialOpticsChemistryAlloyMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scanning tunnelling microscopy observations resolve the structure and dynamics of metallic glass Cu100-xHfx films and demonstrate scanning tunnelling microscopy control of aging at a metallic glass surface. Surface clusters exhibit heterogeneous hopping dynamics. Low Hf concentration films feature an aged surface of larger, slower clusters. Argon ion-sputtering destroys the aged configuration, yielding a surface in constant fluctuation. Scanning tunnelling microscopy can locally restore the relaxed state, allowing for nanoscale lithographic definition of aged sections.

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 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,411

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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