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Enregistrement W3170499956 · doi:10.71781/17447

Étude fondamentale des interactions plasma-graphène dans les plasmas Argon/B2H6

2020· dissertation· fr· W3170499956 sur OpenAlexfundno aff
Pierre Vinchon

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPlasmaPhysicsHumanitiesPhilosophyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les travaux de recherche menés dans cette thèse de doctorat se sont focalisés sur la compréhension des interactions graphène-plasma dans le cas de l’exposition de graphène polycristallin à un plasma d’argon pouvant contenant du diborane (B2H6). Une attention particulière est portée sur la cinétique de génération de dommage dans un plasma d’argon pur. Ainsi dans le cas d’un plasma continu, l’absence de seuil en énergie pour la génération de dommage due à un bombardement ionique est mis en évidence. Ceci ne peut s’expliquer que par une gravure à deux étapes, facilitée par la densité ionique élevée caractéristique des plasmas inductifs opérés en mode H. La caractérisation Raman des échantillons exposés au plasma montre une large distribution sur la petite zone sondée. Afin de relier ces fluctuations à l’état initial du graphène, l’imagerie Raman (RIMA) est adaptée dans le but d’extraire des données quantitatives sur l’état du graphène et utilisée pour le reste des travaux. Par la suite, l’étude temporelle des plasmas pulsés en puissance permet de trouver des conditions opératoires avec une fluence ionique drastiquement diminuée. Les traitements subséquents combinés aux analyses RIMA ont permis de suivre l’évolution de l’état du graphène et de distinguer l’état des joints du graphène des domaines de croissance. Ainsi, pour la première fois, l’autoréparation des joints de grains dans un matériau 2D est mis en évidence expérimentalement. Cet effet, théorisé dans les matériaux 3D mais difficilement observé expérimentalement, était effectivement prédis dans le cas du graphène. De plus, un contrôle fin des conditions opératoires du plasma pulsé d’argon a permis d’extraire des paramètres plasmas dans lesquels les métastables d’argons puis les photons VUV émis par les états résonants de l’argon sont les principaux vecteurs d’énergie. Suivant la même méthodologie que précédemment, ces traitements ont mis en lumière les rôles respectifs des ions, des métastables et des photons VUV dans la transmission d’énergie du graphène. Enfin, l’introduction de 5% de diborane a pour conséquence une modification radicale des paramètres physique du plasma. L’exposition de graphène à ce graphène à ce plasma démontre l’intérêt de cette technique pour l’incorporation élevé de bore tout en minimisant la génération de dommages

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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,175 · 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
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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