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Enregistrement W4379522501 · doi:10.21203/rs.3.rs-3011018/v1

Pulsed-aerosol assisted low-pressure plasma for thin film deposition

2023· preprint· en· W4379522501 sur OpenAlexafffund
Guillaume Carnide, Claire Simonnet, Thibault Sadek, Divyesh Parmar, Zaccharoula Zavvou, Adèle Girardeau, Vincent Pozsgay, Thomas Verdier, Christina Villeneuve-Faure, Myrtil L. Kahn, Luc Stafford, Richard Clergereaux

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Toulouse
Mots-clésThin filmDeposition (geology)PlasmaAerosolCarbon filmMaterials scienceChemical vapor depositionInertAtmospheric-pressure plasmaChemistryAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringNanotechnologyChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Plasma-enhanced chemical vapor deposition (PE-CVD) is intensively studied and developed to form (multi-)functional thin films. Generally produced in gases or vapors of thermodynamically stable and chemically inert precursors, aerosol assisted plasma process becomes an alternative as it enables to inject various liquid solutions independently of these characteristics. This study examines the case of pentane aerosols injected in pulsed mode in a low-pressure RF plasma. It produces diamond-like carbon thin films with material balance larger than those obtained in gaseous processes. Here, the deposition process is controlled by the pulsed injection. Indeed, the dynamics of thin film deposition result in time-dependent mechanisms at the pulse scale related to the temporary increase of the working pressure and the presence of liquid droplets in the plasma volume. Hence, thin film deposition is controlled by plasma-surface as well as plasma-droplets interactions. Consequently, aerosol-assisted plasma processes are really relevant for the deposition of (multi-)functional coatings.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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)0,0030,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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