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Enregistrement W2800797049 · doi:10.1038/s41598-018-25656-6

Natural and induced growth of VO2 (M) on VO2 (B) ultrathin films

2018· article· en· W2800797049 sur OpenAlexafffund
Nicolas Émond, Badr Torriss, Mohamed Chaker

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTransition Metal Oxide Nanomaterials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésMaterials scienceThin filmSubstrate (aquarium)Phase (matter)Lattice constantSurface finishHeterojunctionNanotechnologyChemistryOptoelectronicsOpticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work examines the synthesis of single phase VO 2 (B) thin films on LaAlO 3 (100) substrates, and the naturally-occurring and induced subsequent growth of VO 2 (M) phase on VO 2 (B) films. First, the thickness ( t ) dependence of structural, morphological and electrical properties of VO 2 films is investigated, evidencing that the growth of VO 2 (B) phase is progressively replaced by that of VO 2 (M) when t > ~11 nm. This change originates from the relaxation of the substrate-induced strain in the VO 2 (B) films, as corroborated by the simultaneous increase of surface roughness and decrease of the c-axis lattice parameter towards that of bulk VO 2 (B) for such films, yielding a complex mixed-phase structure composed of VO 2 (B)/VO 2 (M) phases, accompanied by the emergence of the VO 2 (M) insulator-to-metal phase transition. Second, the possibility of inducing this phase conversion, through a proper surface modification of the VO 2 (B) films via plasma treatment, is demonstrated. These natural and induced VO 2 (M) growths not only provide substantial insights into the competing nature of phases in the complex VO 2 polymorphs system, but can also be further exploited to synthesize VO 2 (M)/VO 2 (B) heterostructures at the micro/nanoscale for advanced electronics and energy applications.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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