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Enregistrement W7033241933

Properties and behavior of nanoparticles

2022· article· uk· W7033241933 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogy · 2022
Typearticle
Langueuk
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Theoretical and Applied Studies in Material Sciences and Geometry
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoparticleNanomaterialsCladding (metalworking)MetalSurface energyQuantum dotInteraction energy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The methods of obtaining nanomaterials have been described, and the conditions for the formation of nanoparticles of a given size have been assessed. It has been shown that the surface energy of the nano-sized particles, due to a large portion of surface atoms, is significantly greater than the surface energy of the microparticles resulting in the non-equilibrium state of the former with the possibility to self-organize forming, in particular, strong and wear-resistant cladding films from the metallic nanoparticles on the friction surfaces. To explain the interaction of the nanoparticles, which are at the boundary of the quantum and classical states, with the environment, the main provisions of quantum mechanics have been used. The mutual interaction between the bare nanoparticles and between the nanoparticle and a surface, separated by the environment, has been considered. It has been shown that without the stabilization with surfactants, metallic nanoparticles will aggregate; in turn, the nature of the interaction between the nanoparticles with the solid substrates is determined by their dielectric constants. The paper presents an overview of the development of the nanotechnology industry, indicates the commercial demand for nanomaterials, marks the countries that are leaders in the production of nanomaterials, and lists the mainelements used for the production of metallicnanopowders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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