MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389339050 · doi:10.1038/s41467-023-43594-4

Wood-based superblack

2023· article· en· W4389339050 sur OpenAlexafffund
Bin Zhao, Xuetong Shi, Sergei Khakalo, Meng Yang, Arttu Miettinen, Tuomas Turpeinen, Shuyi Mi, Zhipei Sun, Alexey Khakalo, Orlando J. Rojas, Bruno D. Mattos

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeChina Scholarship CouncilCanada Foundation for InnovationAcademy of FinlandWalter Ahlströmin SäätiöAalto-YliopistoEuropean CommissionTekniikan EdistämissäätiöCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light is a powerful and sustainable resource, but it can be detrimental to the performance and longevity of optical devices. Materials with near-zero light reflectance, i.e. superblack materials, are sought to improve the performance of several light-centered technologies. Here we report a simple top-down strategy, guided by computational methods, to develop robust superblack materials following metal-free wood delignification and carbonization (1500 °C). Subwavelength severed cells evolve under shrinkage stresses, yielding vertically aligned carbon microfiber arrays with a thickness of ~100 µm and light reflectance as low as 0.36% and independent of the incidence angle. The formation of such structures is rationalized based on delignification method, lignin content, carbonization temperature and wood density. Moreover, our measurements indicate a laser beam reflectivity lower than commercial light stoppers in current use. Overall, the wood-based superblack material is introduced as a mechanically robust surrogate for microfabricated carbon nanotube arrays.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations47
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetSolar-Powered Water Purification MethodsTravaux en français237 207