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Enregistrement W2903853719 · doi:10.1016/j.rinp.2018.12.051

Fabrication of Ni@SiC composite nanofibers by electrospinning and autocatalytic electroless plating techniques

2018· article· en· W2903853719 sur OpenAlexfundno aff
Nan Wu, Su Ju, Yingde Wang, Dingding Chen

Notice bibliographique

RevueResults in Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrospinningElectroless platingFabricationNanofiberMaterials scienceComposite numberAutocatalysisPlating (geology)NanotechnologyGold plating (software engineering)Composite materialChemical engineeringElectroplatingLayer (electronics)ChemistryCatalysisPolymerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, nickel-coated silicon carbide (Ni@SiC) nanofibers were successfully fabricated via electrospinning and autocatalytic electroless plating techniques. The in situ formed nickel oxide (NiO) seeds on the surface of SiC nanofibers were applied to catalyze the plating reaction instead of expensive palladium. The quality of nickel layer was determined by the reaction temperature, deposition time and NiO content in the fibers. After electroless plating for 2 h at 70 °C, the thickness of nickel layer was 60 nm and the average diameter of composite nanofibers was 610 nm. The volume density of the obtained Ni@SiC fibrous membrane was measured to be 1.3 g cm−3. Such composite fibrous membranes with uniform nickel coating and interconnected pore structure possess potential applications as catalysts, supercapacitor and shielding materials.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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