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Enregistrement W3082576046 · doi:10.1002/cplu.202000495

Azopolymer‐Based Nanoimprint Lithography: Recent Developments in Methodology and Applications

2020· review· en· W3082576046 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChemPlusChem · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanoimprint lithographyNanotechnologyMaterials sciencePhotoisomerizationAzobenzeneNanolithographyLithographyMicrofluidicsFabricationOptoelectronicsPolymerChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanofabrication on soft polymeric surfaces is an essential process in many fields, for example, chip manufacturing, microfluidics, high efficiency solar cells, and anticounterfeiting. In order to achieve these applications, various nanofabrication methods have been explored. Among them, nanoimprint lithography (NIL) has drawn worldwide attention because of its cheap and fast processability. In this minireview, an overview of azopolymer-based NIL is provided. Since their discovery, azopolymers have demonstrated versatile photoresponsive characteristics due to their unique physical and chemical properties that originate from the photoisomerization of azobenzene chromophores. As such, two aspects are reported in this minireview. On the one hand, various azopolymers showing photofluidization and photoswitchable glass transition temperatures have been developed, thus facilitating methodological advancements in NIL. On the other hand, these on-demand NIL methods provide greater opportunities for azopolymer-based applications, such as templating of optics, directional photo-manipulation of nanopatterns, and micro photo-actuators. Also the challenges are discussed that remain in this field.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,249 · 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