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Enregistrement W4400429161 · doi:10.1002/ppap.202400036

Optical emission characterization of an atmospheric pressure dielectric barrier discharge in nitrogen: Evolution of CN emissions during PTFE etching

2024· article· en· W4400429161 sur OpenAlexafffund
Alex Destrieux, Williams Marcel Caceres-Ferreira, Zachary Costantino, Jacopo Profili, Gaétan Laroche

Notice bibliographique

RevuePlasma Processes and Polymers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensSaint-Gobain (Canada)Université LavalHôpital Saint-François d'Assise
Organismes subventionnairesCentre québécois sur les matériaux fonctionnelsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaint-Gobain Northboro Research and Development Center
Mots-clésDielectricDielectric barrier dischargeAtmospheric pressureEtching (microfabrication)Materials scienceCharacterization (materials science)NitrogenReactive-ion etchingOptoelectronicsAnalytical Chemistry (journal)Composite materialNanotechnologyEnvironmental chemistryChemistryMeteorologyOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present work investigates the etching of coated polytetrafluoroethylene (PTFE) films using an atmospheric pressure dielectric barrier discharge operating in nitrogen in a filamentary regime. For different treatment durations, the optical emission spectra were recorded over time. Most of the emissions are attributed to the N2 second positive system. The presence of CN is also observed, and its emissions rise with the exposure time of PTFE. This rise is attributed to the density of CN produced. The X‐ray photoelectron spectroscopy surface characterization suggests two etching regimes. This is linked with a change in slope in the intensity evolution of the optical emissions of the CN. At longer times, a fluorinated deposit on the electrode is observed, confirming a different nature of the etched material.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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