MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2964285910 · doi:10.1103/physrevx.3.041008

Measurement of the Electronic Thermal Conductance Channels and Heat Capacity of Graphene at Low Temperature

2013· article· en· W2964285910 sur OpenAlexaff
Kin Chung Fong, Emma E. Wollman, Harish Ravi, Wei Chen, Aashish A. Clerk, Matthew D. Shaw, H. G. LeDuc, Keith Schwab

Notice bibliographique

RevuePhysical Review X · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchKavli Nanoscience Institute, California Institute of TechnologyInstitute for Quantum Information and Matter, California Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryDefense Advanced Research Projects AgencyOak Ridge Associated UniversitiesCalifornia Institute of TechnologyU.S. Department of EnergyGordon and Betty Moore FoundationOak Ridge Institute for Science and EducationNational Science FoundationSemiconductor Research CorporationOffice of ScienceNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGraphenePhononCondensed matter physicsMaterials scienceThermal conductivityThermalElectronAtmospheric temperature rangeConductanceHeat capacityCoupling (piping)PhysicsNanotechnologyThermodynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At ambient temperatures, graphene conducts heat via lattice vibrations called phonons, but at very low temperatures, electron-phonon coupling becomes weak and thermal conductance is mostly due to electron diffusion. High-sensitivity measurements across a wide temperature range provide new, state-of-the-art data on electron-phonon coupling, and reveal intriguing deviations from theoretical predictions regarding electron-based thermal and electric transport.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations80
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review XMême sujetThermal properties of materialsTravaux en français237 207