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Enregistrement W2593361404 · doi:10.5402/2012/501686

Experimental Review of Graphene

2012· article· en· W2593361404 sur OpenAlexaff
Daniel R. Cooper, Benjamin D’Anjou, Nageswara R. Ghattamaneni, Benjamin Harack, Michael Hilke, Alexandre Horth, Norberto Majlis, Mathieu Massicotte, Leron Vandsburger, Eric Whiteway, Victor Wen-zhe Yu

Notice bibliographique

RevueISRN Condensed Matter Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneNanotechnologyCharacterization (materials science)PhononMaterials scienceQuantum Hall effectField (mathematics)Graduate studentsPerspective (graphical)Field-effect transistorComputer scienceTransistorPhysicsCondensed matter physicsQuantum mechanicsMathematicsMagnetic fieldSociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review examines the properties of graphene from an experimental perspective. The intent is to review the most important experimental results at a level of detail appropriate for new graduate students who are interested in a general overview of the fascinating properties of graphene. While some introductory theoretical concepts are provided, including a discussion of the electronic band structure and phonon dispersion, the main emphasis is on describing relevant experiments and important results as well as some of the novel applications of graphene. In particular, this review covers graphene synthesis and characterization, field-effect behavior, electronic transport properties, magnetotransport, integer and fractional quantum Hall effects, mechanical properties, transistors, optoelectronics, graphene-based sensors, and biosensors. This approach attempts to highlight both the means by which the current understanding of graphene has come about and some tools for future contributions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations680
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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