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Enregistrement W2791185935 · doi:10.1116/1.5019170

Simple plasma assisted atomic layer deposition technique for high substitutional nitrogen doping of TiO2

2018· article· en· W2791185935 sur OpenAlexaff
Abdullah H. Alshehri, Nathan Nelson-Fitzpatrick, Khaled H. Ibrahim, Kissan Mistry, Mustafa Yavuz, Kevin P. Musselman

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesPrince Sattam bin Abdulaziz University
Mots-clésNitrogenX-ray photoelectron spectroscopyPlasmaDopingAnalytical Chemistry (journal)Atomic layer depositionMaterials scienceTitaniumSpectroscopyLayer (electronics)Titanium dioxideChemistryNanotechnologyChemical engineeringOptoelectronicsEnvironmental chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, a plasma assisted atomic layer deposition system was used to deposit nitrogen-doped titanium dioxide. A simple approach was developed that requires only a nitrogen plasma and short plasma exposure times to effectively dope TiO2. A range of nitrogen concentrations were achieved by varying the flow rate and exposure times of nitrogen and oxygen plasmas. A nitrogen content as high as 23 ± 0.5 at. % was observed when only the nitrogen plasma was used. It was also possible to vary the type of nitrogen doping from almost entirely interstitial to purely substitutional, as measured by x-ray photoelectron spectroscopy. Ultraviolet-visible spectroscopy measurements showed a shifting in the absorption edge from 350 to 520 nm with doping, indicating bandgap narrowing from 3.1 to 1.9 eV.

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)0,002
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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