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Enregistrement W2531192552 · doi:10.1088/1757-899x/149/1/012058

Consequences of N<sub>2</sub>gas flow variation on properties of zirconium oxide-nitride films

2016· article· en· W2531192552 sur OpenAlexaff
Nayan N. Jariwala, Kamlesh V. Chauhan, Parth P. Pandya, Nicky P. Patel, Sushant K. Rawal

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZirconium nitrideMaterials scienceContact angleNitrideZirconiumSputteringOxideWettingVolumetric flow rateComposite materialSputter depositionMetallurgyAnalytical Chemistry (journal)Thin filmNanotechnologyChemistryLayer (electronics)Titanium nitride

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zirconium oxide-nitride films was prepared by RF reactive magnetron sputtering in presence of helium, oxygen and nitrogen gases. The N2 gas flow rate was varied for each consecutive run of sputtering at values of 66, 72, 78, 84, and 90 sccm respectively. Zirconium oxide-nitride films showed structural variation in evolution of various textures as detected by X-ray diffraction. It showed good transmission values above 50% for all samples. Wettability studies of zirconium oxide-nitride films was done by contact angle goniometer. All samples depict hydrophobic behaviour as all films have contact angle values above 90° and as nitrogen gas flow rate increases, the films roughness as well as contact angle increases. Tribological test is done on zirconium oxide-nitride films coated on aluminium, brass and mild steel pins, which give excellent wear resistance compared to uncoated pins.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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