MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280498785 · doi:10.1186/s40580-022-00312-y

Spontaneous formation of boron nitride nanotube fibers by boron impurity reduction in laser ablation of ammonia borane

2022· article· en· W4280498785 sur OpenAlexaff
Dong-Su Bae, Chunghun Kim, Hunsu Lee, Omar Khater, Keun Su Kim, Homin Shin, Kun‐Hong Lee, Myung Jong Kim

Notice bibliographique

RevueNano Convergence · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBoron and Carbon Nanomaterials Research
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesDefense Acquisition Program AdministrationMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaKorea Institute of Science and TechnologyMinistry of Trade, Industry and EnergyNational Research FoundationKorea Research Institute for Defense Technology Planning and Advancement
Mots-clésAmmonia boraneBoronBoron nitrideMaterials scienceLaser ablationBoraneImpurityReduction (mathematics)NanotubeAblationNanotechnologyLaserCarbon nanotubeChemistryComposite materialOpticsInternal medicineOrganic chemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly crystalline and few-walled boron nitride nanotubes (BNNTs) had been synthesized by laser ablation using only ammonia borane as a precursor. As a molecular precursor, ammonia borane supplied both B and N atoms with a ratio of 1:1, and BNNTs were formed via the homogeneous nucleation of BN radicals, not the growth from boron nano-droplets, which is a generally accepted growth mechanism of the laser-grown BNNTs. Owing to the absence of amorphous boron impurities, the van der Waals interaction among BNNTs became effective and thus a BNNT fibers was formed spontaneously during the BNNT synthesis. The BNNT growth and the subsequent fiber formation are found to occur only at high pressures of a surrounding gas. The mechanism behind the critical role of pressure was elucidated from the perspective of reaction kinetics and thermal fluid behaviors. A polarized Raman study confirmed that the BNNT fiber formed exhibits a good alignment of BNNTs, which implies great potential for continuous production of high-quality BNNT fibers for various applications.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
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 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNano ConvergenceMême sujetBoron and Carbon Nanomaterials ResearchTravaux en français237 207