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Enregistrement W2998877191 · doi:10.1063/1.5129647

Synthesis of copper and copper oxide nanomaterials by electrical discharges in water with various electrical conductivities

2020· article· en· W2998877191 sur OpenAlexaff
X. Glad, Jacopo Profili, Min Suk, Ahmad Hamdan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCopper-based nanomaterials and applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésCopperNanomaterialsElectrical resistivity and conductivityCupriteConductivityMaterials scienceCopper oxideNanoparticleTransmission electron microscopyChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryNanotechnologyChemistryMetallurgyEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, Cu-based nanomaterials are synthesized by initiating spark discharges between two copper electrodes immersed in de-ionized water. The electrical conductivity of water is varied by adding HCl at very low concentrations. The discharge and water properties are determined by measuring the current-voltage waveforms and monitoring water acidity and conductivity, respectively. Scanning electron and transmission electron microscopy analyses of the produced nanoparticles show that increasing water conductivity, by adding HCl, promotes the synthesis of Cu-based nanomaterials. Depending on the initial water conductivity, various nanostructures are observed, including nanoflakes of cuprite (Cu2O), dendrites with high Cu content, and unordered micrometric aggregates with a mixed Cu/Cu2O content. The initial water conductivity also affects the chemical structure, mainly the relative Cu/Cu2O crystalline content.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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