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Enregistrement W3000115648 · doi:10.1002/ange.201914201

Athermal and Soft Multi‐Nanopatterning of Azopolymers: Phototunable Mechanical Properties

2019· article· en· W3000115648 sur OpenAlexaff
Bowen Yang, Feng Cai, Shuai Huang, Haifeng Yu

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanoimprint lithographyMaterials scienceFabricationPhotolithographyNanotechnologySoft lithographyPolymerLithographyNanolithographyGlass transitionOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Imprinting nanopatterns on flexible substrates has diverse applications in advanced fabrication. However, the traditional thermal nanoimprint lithography (T‐NIL) often causes shrinkage upon cooling. Here, a simple yet versatile method is introduced to fabricate multiple nanopatterns on a flexible substrate coated with an azopolymer by combining athermal nanoimprint lithography (AT‐NIL) and photolithography. The azopolymer has various mechanical properties upon photoirradiation: 1) phototunable glass‐transition temperatures ( T g ) and concomitantly photoinduced switch from glassy plastic to viscoplastic polymer; 2) prominent modulation of viscoplasticity under light illumination at different wavelengths. Regionally selective multiple nanopatterns are conveniently fabricated, presenting angle‐dependent structural color images on poly(ethylene terephthalate) (PET) substrates. The flexible, athermal and multiple nanopatterning method has the potential for on‐demand fabrication of complex nanopatterns.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,387

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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