Atmospheric‐pressure plasma‐enhanced chemical vapor deposition of nanocomposite thin films from ethyl lactate and silica nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanocomposite coatings are made by atmospheric‐pressure plasma‐enhanced chemical vapor deposition from ethyl lactate (EL) and silica nanoparticles (NPs) in a dielectric barrier discharge (DBD) using frequency‐shift keying (FSK) to alternate between 1‐ and 15‐kHz voltages. In situ plasma Fourier‐transform infrared spectroscopy (FTIR) and thin film FTIR, scanning electron microscopy, atomic force microscopy, and profilometry show that (i) 1 kHz DBD mainly deposits NPs, 15 kHz only polymerizes EL; (ii) the EL polymerization rate is the same in FSK and continuous modes; (iii) despite the 50/50 contribution of both frequencies, the NP deposit is three times faster in FSK mode than in 1 kHz DBD and compared with 1 and 15 kHz coatings, in the nanocomposite, NP Si–O–Si and EL C═O bonds per unit length are equal to 68% and 34%, respectively. In situ FTIR detects SiO2 NPs, their functionalization, and the formation of CO2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».