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Enregistrement W2921899626 · doi:10.18063/msmr.v3i1.955

What’s new in laser based nanofabrication for the fast uptake in industrial application

2019· article· en· W2921899626 sur OpenAlexaff
Taj Muhammad Khan, Morten Christian Meyer

Notice bibliographique

RevueMaterials Science Materials Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-Ablation Synthesis of Nanoparticles
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanolithographyNanomaterialsMaterials scienceLaser ablationLaserPulsed laser depositionNanotechnologyDeposition (geology)Substrate (aquarium)Atmospheric pressureOpticsThin filmFabricationMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser based efficient new nanofabrication methods with technical feasibility for the fast uptake in industrial application are of significant global demand. A recent simplest approach in this way is the standard pulsed laser deposition (PLD), used since 1960s after the development of high power lasers. Over all, PLD is a fit method towards the preparation of a variety of nanomaterials only for research purpose. Nevertheless, the method is relatively slow and could not adopted in industrial scale application. A recent new-fangled development in this direction is the atmospheric-PLD (APLD), where ablation of the target by a laser pulse occurs at atmospheric gas pressure and the ablated material is delivered to the substrate using a flowing medium such as gas or atmospheric plasma. With this method, a variety of nanomaterials such as plasmonic metal NP film could be produced for practical ap

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)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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