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Enregistrement W2642410342 · doi:10.1299/jsmemm.2015._gs0707-32

GS0707-324 Study on utilization of ionic migration for fabrication of Ag nanodendrites

2015· article· en· W2642410342 sur OpenAlexaff
Takashi Nakajima, Yuan Li, Masumi SAKA

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of the Materials and Mechanics Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationDendrite (mathematics)Materials scienceDeposition (geology)NanotechnologyElectrochemistryIonic bondingChemical engineeringMoistureDrop (telecommunication)Composite materialChemistryElectrodeElectrical engineeringIonEngineeringOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It was revealed that a metalic nanodendrite with dendritic shape has catalytic activity. Therefore, the metalic nanodendrite is expected to be applied as a catalyst. An electrodeposition method has been used for fabrication of nanodendrite. However, this method has large environmental loads because it uses metal salt solution. Electrochemical migration that is called ionic migration (IM) is known as the phenomenon which causes insulation deterioration for electronic devices due to deposition of dendrite. Since this phenomenon occurs in the presence of moisture and DC bias, IM can be applied as a method for fabrication of dendrite with a lower environment load than the electrodeposition method. The purpose of this study is to show possibility of IM as a new method for fabrication of nanodendrite. In this study, a water-drop test was conducted to observe deposition process of Ag dendrite.

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 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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