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Enregistrement W2618497937 · doi:10.1038/s41598-017-02284-0

Combined magnetron sputtering and pulsed laser deposition of TiO 2 and BFCO thin films

2017· article· en· W2618497937 sur OpenAlexafffund
Daniele Benetti, Rafik Nouar, Riad Nechache, H. Pépin, A. Sarkissian, Federico Rosei, Jennifer MacLeod

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectronic and Structural Properties of Oxides
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieurePlasmionique (Canada)Institut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsQueensland University of Technology
Mots-clésPulsed laser depositionMaterials scienceThin filmDeposition (geology)Sputter depositionPerovskite (structure)Bismuth titanateCavity magnetronOptoelectronicsTitanium dioxidePhotocatalysisSputteringChemical engineeringNanotechnologyMetallurgyFerroelectricityChemistryCatalysisDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report the successful demonstration of a hybrid system that combines pulsed laser deposition (PLD) and magnetron sputtering (MS) to deposit high quality thin films. The PLD and MS simultaneously use the same target, leading to an enhanced deposition rate. The performance of this technique is demonstrated through the deposition of titanium dioxide and bismuth-based perovskite oxide Bi2FeCrO6 (BFCO) thin films on Si(100) and LaAlO3 (LAO) (100). These specific oxides were chosen due to their functionalities, such as multiferroic and photovoltaic properties (BFCO) and photocatalysis (TiO2). We compare films deposited by conventional PLD, MS and PLD combined with MS, and show that under all conditions the latter technique offers an increased deposition rate (+50%) and produces films denser (+20%) than those produced by MS or PLD alone, and without the large clusters found in the PLD-deposited films. Under optimized conditions, the hybrid technique produces films that are two times smoother than either technique alone.

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 enseignants0,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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