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Enregistrement W7011597816

Metal nanoparticle collection and in-flight functionalization for circular femtosecond laser micromachining

2024· dissertation· en· W7011597816 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical and Religious Studies of Rome
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface modificationSurface micromachiningNanoparticleFemtosecondLaserMetalLaser ablation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Femtosecond pulsed laser micromachining is an advanced machining technique where material is ablated from a surface to produce desired structures.This process generates nanoparticles, which in industrial settings become trapped in a high efficiency particulate air filter.Therefore, this project focused on recovering nanoparticles by collecting the ejected nanoparticles at the point of ablation.The goal was to optimize operating settings for a nanoparticle collector consisting of a rod-shaped electrode contained in a tube that is connected to a suction line.Tunable process parameters were the flowrate in the suction line and the laser machining stage velocity.For a fixed laser fluence of 4.5 times the ablation threshold, three suction flowrates (0, 0.57, and 1.13 m 3 /h) and stage velocities (1, 5, and 10 mm/s) were considered to determine optimal collection parameters for an applied potential of 2.0 kV.Using copper as an initial target, the collection efficiency was determined by comparing the masses of collected and ablated material.We found also allowing me to work independently and explore research topics that I am passionate about.Sylvain, thank you for teaching me about what it means to "get your hands dirty" in the lab and taking our ideas from the drawing board to an actual setup.The lessons I have learned from you both will serve me well into my future engineering career and for that I am eternally grateful.The financial assistance given by the

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,200 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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