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Enregistrement W3047464408 · doi:10.3390/condmat5030054

Carbon Deposition on Hematite (α-Fe2O3) Nanocubes by Annealing in the Air: Morphology Study with Grazing Incidence Small Angle X-ray Scattering (GISAXS)

2020· article· en· W3047464408 sur OpenAlexaff
Chang‐Yong Kim

Notice bibliographique

RevueCondensed Matter · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrazing-incidence small-angle scatteringHematiteMaterials scienceScatteringAnnealing (glass)Small-angle X-ray scatteringGrazingDeposition (geology)Small-angle scatteringChemical engineeringNanotechnologyOpticsMetallurgySmall-angle neutron scatteringPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GISAXS has been used to study morphology change of α-Fe2O3 nanocubes after annealing processes. A submonolayer of the nanocubes was deposited on a Si(100) substrate. While an annealing at 400 °C in vacuum does not change a GISAXS pattern from as-prepared nanocubes submonolayer, subsequent annealing in air at the same temperature altered the GISAXS pattern significantly. SEM images showed that the air-annealed nanocubes were coated with thin layers which were identified as amorphous carbon layers based on Raman measurements. GISAXS simulations from morphologies of nanocube with 38 nm side-length and core-shell (nanocube-core and 7 nm thick carbon-shell) reproduced measured patterns from the vacuum- and the air-annealed nanocubes, respectively. The current study provides new approach for in-situ characterization of carbon deposition on a uniform shape nanoparticle through monitoring of deposited carbon thickness.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,623

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2020
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