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Enregistrement W4400888426 · doi:10.1021/acsami.4c08813

Sequential Self-Assembly of Polystyrene-<i>block</i>-Polydimethylsiloxane for 3D Nanopatterning <i>via</i> Solvent Annealing

2024· article· en· W4400888426 sur OpenAlexafffund
Thanmayee Shastry, Jiayu Xie, Cheng‐Hsun Tung, Teoh Yen Lynn, Aum Sagar Panda, An‐Chang Shi, Rong‐Ming Ho

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science and Technology Council
Mots-clésMaterials sciencePolydimethylsiloxanePolystyreneSelf-assemblyCopolymerAnnealing (glass)NanotechnologySolventNanosphere lithographyLithographyFabricationChemical engineeringPolymerOptoelectronicsComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide This study aims to develop a strategy for the fabrication of multilayer nanopatterns through sequential self-assembly of lamella-forming polystyrene- block -polydimethylsiloxane (PS- b -PDMS) block copolymer (BCP) from solvent annealing. By simply tuning the solvent selectivity, a variety of self-assembled BCP thin-film morphologies, including hexagonal perforated lamellae (HPL), parallel cylinders, and spheres, can be obtained from single-composition PS- b -PDMS. By taking advantage of reactive ion etching (RIE), topographic SiO 2 monoliths with well-ordered arrays of hexagonally packed holes, parallel lines, and hexagonally packed dots can be formed. Subsequently, hole-on-dot and line-on-hole hierarchical textures can be created through a layer-by-layer process with RIE treatment as evidenced experimentally and confirmed theoretically. The results demonstrated the feasibility of creating three-dimensional (3D) nanopatterning from the sequential self-assembly of single-composition PS- b -PDMS via solvent annealing, providing an appealing process for nano-MEMS manufacturing based on BCP lithography.

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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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