MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2754006277 · doi:10.1002/sia.6296

Self‐assembled monolayers of octadecylphosphonic acid and polymer films: Surface chemistry and chemical structures studied by time‐of‐flight secondary ion mass spectrometry

2017· article· en· W2754006277 sur OpenAlexaff
Heng‐Yong Nie

Notice bibliographique

RevueSurface and Interface Analysis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonolayerSecondary ion mass spectrometryChemistryPolymerStatic secondary-ion mass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)PolystyreneMass spectrometryContact angleChemical engineeringIonNanotechnologyMaterials scienceOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the ever‐decreasing thickness of functional organic thin films, surface sensitive analytical techniques are required to probe surface/interface chemistry and structural changes of ultra‐thin organic films such as self‐assembled monolayers (SAMs) of amphiphilic molecules and polymeric coatings. Time‐of‐flight secondary ion mass spectrometry (TOF‐SIMS) fits this requirement because it is extremely surface sensitive and provides rich chemical information. In this article prepared for celebrating the 35th anniversary of our lab as a surface analysis service provider and a surface science research center, we highlight our TOF‐SIMS studies on exploring the surface chemistry of SAMs of octadecylphosphonic acid. Due to our contribution to developing the fast growth method of delivering octadecylphosphonic acid SAMs via the use of solvents having a dielectric constant of 3 to 5, we will review the formation mechanisms of SAMs. We will also review our recent results that demonstrated the feasibility of using the ion intensity ratio between C 6 H − and C 4 H − to differentiate the chemical structures of several polymers and depth profiling the cross‐linking degree of a polymer. In this article, we show results from principal component analysis on numerous C n H − intensity data from multiple spectra obtained from polyethylene, polypropylene, polyisoprene, and polystyrene. This multivariate analysis method allowed us to better understand the relationships between the polymers and between C n H − , as well as verify the rationale for the selection of C 4 H − as the reference ion for normalization. We demonstrate that together with principal component analysis, TOF‐SIMS is unique in differentiating chemical structures of polymers. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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 seuil0,002

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSurface and Interface AnalysisMême sujetIon-surface interactions and analysisTravaux en français237 207