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Enregistrement W2963036411 · doi:10.5360/membrane.33.130

Recent Developments in Fabrication of Giant Nanomembranes

2008· article· en· W2963036411 sur OpenAlexaff
Toyoki Kunitake, Hirohmi Watanabe

Notice bibliographique

RevueMEMBRANE · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensGeomembrane Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFabricationAcrylateNanometreCoatingEpoxyOxidePolymerNanotechnologySubstrate (aquarium)Composite materialElectrochemistryNanoscopic scaleElectrodeCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Giant nanomembranes that are characterized by aspect ratios (size/thickness)of greater than one million are dis-cussed.The combination of nanometer thickness and macroscopic size facilitates important applications in materialsseparation, selective transport and electrochemical devices. Their fabrication procedure and hybridization aredescribed here. Spin coating of precursor solutions on appropriate underlayer is effectively used to prepare 10-30 nmthick nanomembranes of metal oxides, interpenetrating network of crosslinked acrylate with metal oxide, and highlycross-linked organic polymers (epoxy resin, etc.). When the underlayer is removed, self-supporting nanomembranesbecome separated from the substrate without damage. These nanomembranes are surprisingly robust and defect-free, and can be hybridized by physical and chemical means. The latter method provides mechanical properties ofnanomembranes reveal that the texture of the nanomembranes is essentially identical with those of the macroscopiccounterparts. Their application potentials as 2D materials are discussed.

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)0,000
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,330

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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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