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Enregistrement W4409785398 · doi:10.1016/j.apsusc.2025.163258

Raman spectroscopic characterization of femtosecond Laser ablation of Silicon in air and liquid medium

2025· article· en· W4409785398 sur OpenAlexafffund
Melika Afshar, Jaspreet Walia, Pierre Berini, Fabio Variola, V. R. Bhardwaj

Notice bibliographique

RevueApplied Surface Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensNexen (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésCharacterization (materials science)Raman spectroscopyMaterials scienceFemtosecondSiliconLaser ablationLaserAblationAnalytical Chemistry (journal)OpticsNanotechnologyOptoelectronicsChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser ablation of materials is mostly conducted in ambient air leading to high precision localized morphological and structural changes along with some redeposition of debris on the surface. While material ablation in a liquid medium can reduce thermal damage and debris, the fluid properties can influence morphological and structural changes. In this article, using Raman spectroscopy, we study structural changes induced by a single femtosecond laser pulse in silicon (100) immersed in water, isopropanol and glycerin and compare with air for a Gaussian and vortex beam carrying orbital angular momentum. We show that the extent of recrystallization after laser interaction is higher in air. In liquids, the laser modified regions exhibited greater percentage of poly-crystalline and amorphous phases. • Amorphous and polycrystalline phases in ablated silicon is more in liquids than air • Recrystallization of laser irradiated silicon is higher in air. • Phase change in isopropanol is lower compared to water and glycerin. • Vortex pulse causes more phase change in silicon in water than Gaussian pulse.

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)0,000
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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