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Enregistrement W3155415349 · doi:10.1002/adem.202100048

Benchtop One‐to‐One Nanocontact Replication Across Length Scales from 100 nm to 10 cm via Ambient Polycarbonate Molding

2021· article· en· W3155415349 sur OpenAlexafffund
Clayton W. Schultz, Hua‐Zhong Yu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Engineering Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials sciencePolycarbonateMolding (decorative)CrystallizationPolymerReplication (statistics)NanotechnologyPolydimethylsiloxaneRecrystallization (geology)LithographyComposite materialScanning electron microscopeChemical engineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein, a benchtop technique to create one‐to‐one plastic replicas of nanostructured “masters” of various materials and dimensions via polycarbonate (PC) molding under ambient conditions is described. Instead of conventional thermal molding of PC under high temperature and pressure, it is explored to adapt solvent‐assisted method that has been traditionally unpopular due to the alteration of its morphology induced by swelling and recrystallization. A thorough study of how polymer spherulites (spherical domains of semicrystalline polymer chains) develop and whether their growth can be inhibited by nanocontact molding is conducted; it demonstrated not only how molding drastically limits crystallization but also how the crystallization can be controlled in the process of replicating micro/nanostructures. The efficacy of one‐to‐one replication across length scales from 100 nm to 1 mm over large areas (>5 cm2) has been confirmed with high‐resolution scanning electron microscopy and atomic force microscopy. The durable monolithic PC replicas can be used as templates for casting polydimethylsiloxane (PDMS) devices, allowing expensive lithographically designed masters to be preserved and accelerating production by multiplexing. The simplicity and low cost of this benchtop approach augment the feasibility of nanofabrication in resource‐limited settings with reduced costs and processing time.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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