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Enregistrement W2771490032 · doi:10.1038/s41598-017-17291-4

Features of electronic and lattice mechanisms of transboundary heat transfer in multilayer nanolaminate TiAlN/Ag coatings

2017· article· en· W2771490032 sur OpenAlexaff
А. И. Ковалев, Dmitry Wainstein, Vladimir Vakhrushev, R. Gago, F. Soldera, J.L. Endrino, German Fox‐Rabinovich, Stephen C. Veldhuis

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesRussian Science FoundationComunidad de Madrid
Mots-clésMaterials sciencePlasmonThermal conductivityOptoelectronicsCondensed matter physicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmon resonance heterogeneities were identified and studied along Ag and TiAlN layers within a multilayer stack in nanolaminate TiAlN/Ag coatings. For this purpose, a high-resolution plasmon microscopy was used. The plasmons intensity, energy, and depth of interface plasmon-polariton penetration were studied by scanning reflected electron energy loss spectroscopy. The heat conductivity of such metal-insulator-metal (MIM) nanolaminate coatings was measured by laser reflectometry. Dependencies of thermal conductivity coefficient of coatings, MIM interfaces, and resistivity of Ag layers as a function of the Ag-TiAlN bilayer thickness were calculated on the basis of experimental data. The contribution of plasmon resonance confinement to the abnormal lower thermal conductivity in the MIM metamaterial with Ag layer thickness below 25 nm is discussed. In particular, the results highlight the relevant role of different heat transfer mechanisms between MI and IM interfaces: asymmetry of plasmon-polariton interactions on upper and lower boundaries of Ag layer and asymmetry of LA and TA phonons propagation through interfaces.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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