Near-field scanning thermoreflectance imaging (NeSTRI) as a nano-optical technique for contactlessly mapping the thermal conductivity of 2D materials at the nanoscale
Notice bibliographique
Résumé
To date, virtually all techniques used to image the thermal properties of 2D materials and thin films at the nanoscale have required to position the sample in contact with probes that act as undesirable thermal sinks and dramatically affect the measurements. Thermoreflectivity, an optical technique in which thermal transport properties are measured by contactlessly probing the heat-induced changes in reflectivity at the air-sample interface, has been utilized to image and map the thermal conductivity of solids at the macroscopic and microscopic level, but, so far, has been diffraction-limited in its applicability at the nanoscale. In this paper, we show how our group has tackled such an issue by coupling thermoreflectivity mapping with near-field scanning optical microscopy (NSOM) in a pump-probe nano-optical technique [Nanoscale 9 (2017) 4097]. We show that our technique is successful in investigating the local impact on the thermal conductivity of edges and wrinkles of non-ideal domains of 2D materials. Further on, we investigate the thermal properties of a graphene thin film decorated with copper particles and demonstrate that contactless near-field scanning thermoreflectance imaging can map the electron-phonon coupling in graphene-based nanocomposites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».