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Enregistrement W4387328929 · doi:10.1002/adma.202307077

3D‐Architected Alkaline‐Earth Perovskites

2023· article· en· W4387328929 sur OpenAlexaff
Jędrzej Winczewski, Joel Arriaga‐Dávila, Manuel Herrera, Francisco Ruiz‐Zepeda, R. Margoth Córdova‐Castro, Camilo R. Pérez de la Vega, Clément Cabriel, Ignacio Izeddin, Han Gardeniers, Arturo Susarrey‐Arce

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilUniversity of TwenteEuropean CommissionUniversity of California Institute for Mexico and the United States
Mots-clésMaterials scienceAlkaline earth metalPerovskite (structure)PhotoluminescenceCeramicCathodoluminescenceNanotechnologyOptoelectronicsChemical engineeringComposite materialMetalLuminescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 3D ceramic architectures are captivating geometrical features with an immense demand in optics. In this work, an additive manufacturing (AM) approach for printing alkaline‐earth perovskite 3D microarchitectures is developed. The approach enables custom‐made photoresists suited for two‐photon lithography, permitting the production of alkaline‐earth perovskite (BaZrO 3 , CaZrO 3 , and SrZrO 3 ) 3D structures shaped in the form of octet‐truss lattices, gyroids, or inspired architectures like sodalite zeolite, and C 60 buckyballs with micrometric and nanometric feature sizes. Alkaline‐earth perovskite morphological, structural, and chemical characteristics are studied. The optical properties of such perovskite architectures are investigated using cathodoluminescence and wide‐field photoluminescence emission to estimate the lifetime rate and defects in BaZrO 3 , CaZrO 3 , and SrZrO 3 . From a broad perspective, this AM methodology facilitates the production of 3D‐structured mixed oxides. These findings are the first steps toward dimensionally refined high‐refractive‐index ceramics for micro‐optics and other terrains like (photo/electro)catalysis.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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