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Enregistrement W4322489076 · doi:10.1088/1361-6528/acbf58

Thickness measurements of graphene oxide flakes using atomic force microscopy: results of an international interlaboratory comparison

2023· article· en· W4322489076 sur OpenAlexaff
Tianjia Bu, Huifang Gao, Yaxuan Yao, Jianfeng Wang, Andrew J. Pollard, Elizabeth J. Legge, Charles A. Clifford, Alexandra Delvallée, S. Ducourtieux, M.A. Lawn, Bakir Babić, Victoria A. Coleman, Åsa Jämting, Shan Zou, Maohui Chen, Zygmunt J. Jakubek, Erica Iacob, Narin Chanthawong, Kittisun Mongkolsuttirat, Guanghong Zeng, Clara Muniz Almeida, Bo-Ching He, Lachlan Hyde, Lingling Ren

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaEuropean CommissionEuropean Metrology Programme for Innovation and ResearchDepartment for Business, Energy and Industrial Strategy, UK Government
Mots-clésMaterials scienceGrapheneAtomic force microscopyOxideMicroscopyKelvin probe force microscopeNanotechnologyConductive atomic force microscopyAnalytical Chemistry (journal)Composite materialOpticsMetallurgyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flake thickness is one of the defining properties of graphene-related 2D materials (GR2Ms), and therefore requires reliable, accurate, and reproducible measurements with well-understood uncertainties. This is needed regardless of the production method or manufacturer because it is important for all GR2M products to be globally comparable. An international interlaboratory comparison on thickness measurements of graphene oxide flakes using atomic force microscopy has been completed in technical working area 41 of versailles project on advanced materials and standards. Twelve laboratories participated in the comparison project, led by NIM, China, to improve the equivalence of thickness measurement for two-dimensional flakes. The measurement methods, uncertainty evaluation and a comparison of the results and analysis are reported in this manuscript. The data and results of this project will be directly used to support the development of an ISO standard.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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