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Enregistrement W4309809261 · doi:10.1021/acsomega.2c04291

An Economical and Scalable Method to Synthesize Graphitic-Like Films

2022· article· en· W4309809261 sur OpenAlexafffund
Minh-Hai Tran, Ian R. Booth, Bruno G. daFonseca, Peter Berrang, Jeremy E. Wulff, Alexandre G. Brolo

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMaterials scienceRaman spectroscopyChemical engineeringCoatingHalogenPyrolysisReagentSubstrate (aquarium)Sublimation (psychology)NanotechnologyOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An economical and facile method to synthesize a precursor for carbon films and materials has been developed. This precursor can be easily coated onto substrates without binder reagents and then converted into a graphitic-like structure after mild thermal treatment. This approach potentially allows the coating of glass surfaces of different shapes and forms, such as the inside of a glass tube, for instance. The precursor consists of tetrahedral halocarbyne units which randomly combine through single electron transfer with organometallic compounds to create a poly(carbyne)-like polymeric material. Advanced characterization tools reveal that the synthesized product (poly(halocarbyne) or PXC, where X indicate the presence of halogens, is composed mostly of carbon, hydrogen, and a variable percentage of residual halocarbon groups. Therefore, it possesses good solubility in organic solvents and can be coated on any complex substrate. The coated PXC material produced here was annealed under mild conditions, leading to the production of a graphitic-like film on a glass substrate. The chemical homogeneity of the carbon material of the film was confirmed by Raman spectroscopy.

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 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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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