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Enregistrement W4402483920 · doi:10.1002/ppap.202400137

Electrophoretic Deposition of Multi‐Walled Carbon Nanotubes: The Key Role of Plasma Functionalization and Polymerization

2024· article· en· W4402483920 sur OpenAlexafffund
Lynn Hein, Sylvain Coulombe, Renzo Cecere, Rosaire Mongrain

Notice bibliographique

RevuePlasma Processes and Polymers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrophoretic Deposition in Materials Science
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésSurface modificationCarbon nanotubePlasma polymerizationElectrophoretic depositionMaterials sciencePlasmaChemical engineeringNanotechnologyDeposition (geology)PolymerizationKey (lock)Polymer chemistryPolymerComposite materialComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The electrophoretic deposition of multi‐walled carbon nanotubes (MWCNTs) has been well‐researched; however, preparatory steps lead to MWCNT coating contamination and deposits often have weak adhesion to the substrate. This work targets these two weaknesses. First, MWCNTs were functionalized by nonthermal, radiofrequency plasma, producing oxygenated MWCNTs (O‐MWCNTs), with which water‐based suspensions were prepared. Second, an ethane‐based plasma polymer was applied on the metallic substrate as an interlayer to improve coating adhesion. O‐MWCNT coatings were produced at 5–40 V for 1–60 min. Homogeneous coatings with thicknesses up to 10 µm were achieved, the composition was 90‐95 at% carbon with the balance element being oxygen, and coating adhesion without damage was confirmed for shear stresses up to 16 Pa.

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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