Physical properties of spin-coated nanocrystalline zinc oxide thin film
Notice bibliographique
Résumé
ZnO, in its wurtzite structure, is a widely studied metal oxide due to its unique optical and electronic properties, including efficient excitonic emission at room temperature. Zinc oxide thin films were synthesized through the dehydration of various precursors. In ethanol and mono-ethanolamine, zinc acetate (I) and zinc nitrate (II) were dissolved. Glass substrates were coated using the sol-gel spin coating method (3000 rpm for 10 s), followed by heating at 250 °C. This process was done five times to make the films thicker (and allow them to form five layers on the substrate), and then they were annealed at 450 °C for 3 hours in air, yielding 200 nm-thick films. Where acetate-derived ZnO demonstrated superior performance: 92% optical transmission at 1100 nm (vs. 80% for nitrate), a widened bandgap (3.3 eV), and enlarged crystallite size (74 nm), attributed to reduced defect density and homogeneous morphology. The presence of various vibration modes in the prepared samples was also revealed by Raman spectroscopy (RS) of the annealed films. The presence of concentrated stresses within the coated films is also determined using RS, and the scanning electron microscopy results confirm the Raman E2 peaks by FE-SEM images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».