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Enregistrement W4387574916 · doi:10.32865/2346/94591

Coatings for Space-Based Systems: Impacts of Plasma Processes

2023· preprint· en· W4387574916 sur OpenAlexfundno aff
Richard Clergereaux, Veronica Orlandi, Myrtil L. Kahn, Grégory Navarro, Alexis Paillet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicone and Siloxane Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Toulouse
Mots-clésPlasmaSpace (punctuation)Astrophysical plasmaComputer scienceAerospace engineeringMaterials scienceEnvironmental sciencePhysicsEngineeringOperating systemNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasma assisted processes have become more and more important in surface treatments applied to different domains.For example, thin metallic films, dielectric layers or hard coatings with functional properties related to the material structure and composition are widely used in different fields of applications.Nowadays, multifunctional coatings are also highly required.For example, sustainable activated filters, protective layer to reduce system ageing, as well as combined superhydrophobic, anti-fouling and resistant coatings are expected in various terrestrial applications.Nanocomposite thin films i.e. coatings of matrixembedded nanoparticles are potential candidates as they are exhibiting multifunctional properties related to the matrix and the nanoparticles and, especially, their concentration, size, shape, and distribution in the coating.Different plasma strategies are developed.This presentation aims to review different plasma assisted technologies to form innovative coatings and their potential impacts for space-based systems with a specific focus on safer-by-design methods.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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