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Enregistrement W3216414345 · doi:10.1016/j.ultramic.2021.113435

Thermal characterization of morphologically diverse copper phthalocyanine thin layers by scanning thermal microscopy

2021· article· en· W3216414345 sur OpenAlexfundno aff
Dominika Trefon-Radziejewska, Justyna Juszczyk, Maciej Krzywiecki, Georges Hamaoui, Nicolas Horny, J. S. Antoniow, M. Chirtoc

Notice bibliographique

RevueUltramicroscopy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSilesian University of TechnologyInstitut National de la Recherche AgronomiqueProvidence Health Care
Mots-clésScanning thermal microscopyMaterials scienceThin filmCopperAnalytical Chemistry (journal)Surface roughnessMicroscopyOptical microscopeSurface finishScanning electron microscopeNanotechnologyOpticsComposite materialChemistryThermal conductivityMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Morphologically diverse copper phthalocyanine (CuPc) thin layers were thermally characterized by scanning thermal microscopy (SThM). The organic layers with thicknesses below 1 µm were deposited by physical vapor deposition in a high vacuum on the N-BK 7 glass substrates. Four set of samples were fabricated and studied. Atomic Force Microscopy imaging revealed strong differences in the surface roughness, mean grain size/height, as well as distances between grains for the CuPc layers. For quantitative thermal investigations, three active SThM operating modes were applied using either a Wollaston thermal probe (ThP) or KNT ThP as thermal probe heated with a DC, an AC (3ω-SThM) current or their combination (DC/AC SThM). Meanwhile, qualitative analysis was performed by thermal surface imaging. The results of this study revealed a correlation between the morphology and the local thermophysical properties of the examined CuPc thin layers. It was found that the heat transport properties in such layers will deteriorate with the increase of the surface roughness and porosity. Those results can be a valuable contribution to the further development of phthalocyanine-based devices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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