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Enregistrement W2497858883 · doi:10.1021/acs.jpcc.6b06781

Correlation Between Substrate Morphology and the Initial Stages of Epitaxial Organic Growth: PTCDA/Ag(111)

2016· article· en· W2497858883 sur OpenAlexaff
Pierre L. Lévesque, Helder Marchetto, Thomas Schmidt, Florian Maier, Hans‐Joachim Freund, E. Umbach

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésEpitaxyNucleationLow-energy electron microscopyMaterials scienceCrystallographySubstrate (aquarium)Condensed matter physicsMorphology (biology)Chemical physicsSurface diffusionHomogeneity (statistics)Electron microscopeOptoelectronicsOpticsNanotechnologyChemistryLayer (electronics)GeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We have investigated the initial growth of the first two epitaxial layers of PTCDA on a Ag(111) surface consisting of a distribution of flat (111) terraces, separated by single atomic steps or step bunches with a few point defects. By utilizing the low-energy electron microscopy (LEEM) technique in both bright and dark field modes, we are able not only to follow the growth of the first layers but also to distinguish between different rotational and mirror domains and their influence on the growth of subsequent layers. Thus, we learn much about diffusion lengths and barriers, domain sizes, and about the influence of domain boundaries and nucleation centers. The results give deep insight into the growth dynamics, the influence of step orientation, and the quality of the resulting epitaxial layers and lead to the conclusion that the morphology of the substrate surface is likely to be the most influential parameter for the homogeneity of epitaxial layers.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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