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Enregistrement W4385581160 · doi:10.21926/rpm.2303030

Insights Focused on Hybrid Graphene Modifications within the Nanoscale for Opto-Electronics Perspectives

2023· article· en· W4385581160 sur OpenAlexaff
Guillermo Bracamonte

Notice bibliographique

RevueRecent Progress in Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNASA Astrobiology InstituteUniversidad de CórdobaUniversidad Nacional de CórdobaUniversity of AkronNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGrapheneNanotechnologyContext (archaeology)ElectronicsMaterials scienceCharacterization (materials science)Hybrid materialMultidisciplinary approachNanoscopic scaleQuantumComputer sciencePhysicsEngineeringElectrical engineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This brief letter presents this Special Issue nominated as “Hybrid Graphene-based Materials: Synthesis, Characterization, Properties, and Applications”. This intends to show and discuss the main properties of Graphene and its derivatives; and how it could be synthesized, modified and tuned for Optics, Electro-Optics, Electronics, and Quantum characteristics. In this context, the synthesis and chemical modifications were highlighted for the design of Hybrid composites, platforms. In this context, it was afforded to varied developments within Multidisciplinary fields for high-impact Research and applications. In this manner, Graphene joined to other organic and inorganic materials showed different properties compared to free and non-modified Graphene. This fact, permitted to tune of electronic properties through materials that were transferred to applications. For example, the high electronic density could generate pseudo-electromagnetic fields and other phenomena such as luminescence, electronic conductions, and specific Quantum states that could be joined to optical active materials. Thus, it was afforded to the discussion and introduction in this other Research field as well. In this manner, it was intended to afford an overview of the high-impact Research and potential perspectives of Hybrid Graphene materials.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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