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Enregistrement W2807889224 · doi:10.3390/en11061553

Thermal Conductance along Hexagonal Boron Nitride and Graphene Grain Boundaries

2018· article· en· W2807889224 sur OpenAlexaff
Timon Rabczuk, Mohammad Reza Azadi Kakavand, R. Uma, Ali Hossein Nezhad Shirazi, Meysam Makaremi

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneGrain boundaryThermal conductivityMaterials scienceBoron nitrideConductanceCondensed matter physicsThermalGrain sizeHexagonal boron nitrideInterfacial thermal resistanceThermal resistanceNanotechnologyComposite materialThermodynamicsMicrostructurePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We carried out molecular dynamics simulations at various temperatures to predict the thermal conductivity and the thermal conductance of graphene and hexagonal boron-nitride (h-BN) thin films. Therefore, several models with six different grain boundary configurations ranging from 33–140 nm in length were generated. We compared our predicted thermal conductivity of pristine graphene and h-BN with previously conducted experimental data and obtained good agreement. Finally, we computed the thermal conductance of graphene and h-BN sheets for six different grain boundary configurations, five sheet lengths ranging from 33 to 140 nm and three temperatures (i.e., 300 K, 500 K and 700 K). The results show that the thermal conductance remains nearly constant with varying length and temperature for each grain boundary.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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