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Enregistrement W2900599023 · doi:10.1002/adem.201800777

Carbon‐Based Nanostructured Film Materials for High‐Intense Laser‐Matter Interaction Experiments

2018· article· en· W2900599023 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Engineering Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceLaser ablationGraphenePlasmaCarbon fibersLaserCarbon nanotubeLayer (electronics)Polyethylene glycolIrradiationPEG ratioComposite materialNanotechnologyChemical engineeringOpticsComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new synthesis of carbon ‐ based nanostructured films for application as plasma facing materials during high‐intense laser‐matter interaction experiments is presented. The materials are produced using a Polyethylene glycol (PEG) matrix, nanostructured with multiwalled carbon nanotubes, or multi‐layer graphene flakes producing a 250 μm thick film. The films are deposited onto typical materials used in harsh environments such as plasma facing materials. These PEG reinforced materials are irradiated by laser‐accelerated particles and by an in‐air plasma, both are techniques that have shown to heavily stress and damage materials used in laser‐matter interaction experiments. The authors observe that the chemical structure of the PEG reinforced materials, when irradiated by both techniques, stays unchanged. However, one can see that the PEG layer adds considerable longevity to the underlying materials, making it more robust against erosion and ablation occurring during its operation.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0060,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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