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Enregistrement W4415545686 · doi:10.1021/acsami.5c17605

Controlled Synthesis of 3D Silver Fractal Flowers for High-Performance Conductive Adhesives

2025· article· en· W4415545686 sur OpenAlexaff
Daokuan Liang, Tian‐Le Xu, Wenyuan Zhang, Yuyao Wang, Yongbao Feng, Jian Gu, Peng Xu, Qiulong Li

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsNanjing Tech UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrical conductorAdhesiveAdhesionBridging (networking)Electrically conductiveTernary operationElectrical resistivity and conductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silver-based electrically conductive adhesives (ECAs) are widely used in the connection, conduction, and packaging of electronic components. However, commercial ECAs typically contain more than 90 wt % Ag fillers, creating an urgent demand for low-Ag-content alternatives that maintain excellent performance. To address this issue, Ag with 3D structures has significant low-content and structural advantages in efficiently constructing 3D conductive networks in the ECAs system. Herein, three types of Ag-based fractal flowers with 3D branched structures (Ag FW-I, Ag FW-II, and Ag FW-III) were successfully synthesized using a novel, facile, and efficient chemical reduction method. The Ag FW-II particles served as the primary conductive framework, while Ag FW-I and Ag FW-III acted as auxiliary fillers, bridging gaps and connecting isolated regions. When the Ag FW-I, Ag FW-II, and Ag FW-III contents were optimized to 17.5, 50, and 12.5 wt %, respectively, the resulting ternary ECAs can deliver the lowest bulk resistivity of 1.15 × 10 –4 Ω·cm and a high adhesion strength of 12.88 MPa. These Ag FWs-based ECAs demonstrate the best balance of conductivity and adhesion strength, offering a promising solution for the electronic packaging industry.

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 seuil0,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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