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Enregistrement W2510727709 · doi:10.1021/acsami.6b08554

Interfacial Effects on Nanoscale Wrinkling in Gold-Covered Polystyrene

2016· article· en· W2510727709 sur OpenAlexaff
Craig T. Chapman, Jeffrey T. Paci, Won‐Kyu Lee, Clifford J. Engel, Teri W. Odom, George C. Schatz

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchInternational Institute for Nanotechnology, Northwestern UniversityNorthwestern University
Mots-clésMaterials scienceNanoscopic scalePolystyreneNanometreModulusPolymerComposite materialWrinkleLayer (electronics)Deposition (geology)Surface forces apparatusSubstrate (aquarium)Thin filmMetalFinite element methodNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoscale wrinkling on the surfaces of polymer-based materials can be precisely controlled by depositing thin metal films of varying thicknesses. The deposition of these films fundamentally alters the mechanical properties of the substrates in ways that are not simply described using traditional continuum mechanical frameworks. In particular, we find, by modeling within a finite element analysis approach, that the very act of depositing a metal film may alter the Young's modulus of the polymer substrate to depths of up to a few hundred nanometers, creating a modified interfacial skin layer. We find that simulated wrinkle patterns reproduce the experimentally observed features only when the modulus of this surface layer varies by more than ∼500 nm and is described using a sigmoidal gradient multiplier.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
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)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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