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Enregistrement W4385639781 · doi:10.14447/jnmes.v26i2.a01

Thickness, Structure, Composition and Optical Properties of Electrochemically Grown Iron Selenide and Iron Diselenide Thin Films

2023· article· en· W4385639781 sur OpenAlexvenueno aff
S. Thanikaikarasan, R. Perumal, E Thanikaivelan, Tansir Ahamad, Saad M. Alshehri

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChalcogenide Semiconductor Thin Films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésDiselenideSelenideMaterials scienceComposition (language)Thin filmMetallurgyNanotechnologySeleniumArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron chalcogenides attracted researchers in several applications due to its prominent characteristics viz., band gap, crystalline nature and composition along with its chemical and optical properties.The main intention of the present work is to determine the modified features of iron selenide and iron diselenide thin film growth by simple electrodeposition technique.Thin films of iron selenide and iron diselenide are deposited on transparent nature conducting substrates.Structural properties reported that the deposited films found to be polycrystalline in nature.The structural parameters such as crystallite size, strain, dislocation density and stacking fault probability were determined.Microscopic images showed that deposited films have well defined morphology with nearly stoichiometry.The band gap value of the deposited films found to be around 1.21 eV.The parameters refractive index, extinction coefficient of the deposited films are estimated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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