الرئيسية › دليل الباحثين › Marc Bendahan
Marc Bendahan
الانتماء : Centre National de la Recherche Scientifique · Université de Toulon · Aix-Marseille Université · Institut des Matériaux, de Microélectronique et des Nanosciences de Provence
- 22منشورات (انتماء فرنسي)
- 171مجموع المنشورات
- 2511الاستشهادات
- 26مؤشر h
الملف البحثي
لدى Marc Bendahan 22 منشور(ات) مفهرسة (2012–2025). تُنشر أعماله أساسًا في «RSC Advances»، «Sensors and Actuators B Chemical» و«Journal of Alloys and Compounds». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Highly sensitive nitrogen dioxide gas sensors based on sprayed β-In2S3 film» (2020)، وقد استُشهد به 48 مرة. 7 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في تونس.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Gas Sensing Nanomaterials and Sensors
- Analytical Chemistry and Sensors
- Air Quality Monitoring and Forecasting
- Advanced Chemical Sensor Technologies
- Transition Metal Oxide Nanomaterials
المنشورات (22)
- Enhanced CuO Thin Film Growth via an Optimized Aerosol Droplet Method: Thermal Effects and Structural Evaluation
- Cr-doped TiO2 thin films for highly effective NO2 sensing
- Review on data-driven approaches for improving the selectivity of MOX-sensors
- Highly responsive and selective ozone sensor based on Ga doped ZnS–ZnO composite sprayed films
- Hydrogen rate prediction in natural-gas pipes supplying industrial machines in the frame of power-to-gas technology
- Investigation of a sensitive, selective and cost-effective electrochemical meso-porous silicon based gas sensor for NO2 detection at room temperature
- Inverted Pyramidal Porous Silicon by Chemical Etching and PECVD Rebuilding for Selective Gas Sensing
- Room temperature NO2 gas sensor based on stain-etched porous silicon: Towards a low-cost gas sensor integrated on silicon
- Preparation of double-doping LaFeO3 thin film for ethanol sensing application
- Noise spectroscopy data analysis-based gas identification with a single MOX sensor
- Ozone sensing study of sprayed β-In2S3 thin films
- Failure Prognosis Based on Relevant Measurements Identification and Data-Driven Trend-Modeling: Application to a Fuel Cell System
- Influence of film-thickness on the ozone detection of perovskite La 0.8 Pb 0.1 Ca 0.1 Fe 1−x Co x O 3 based sensors
- La0.8Pb0.1Ca0.1Fe1−xCoxO3 thin films as ozone-sensitive layers
- Highly sensitive nitrogen dioxide gas sensors based on sprayed β-In2S3 film
- Thickness effect on VOC sensing properties of sprayed In 2 S 3 films
- Study of n-WO3/p-porous silicon structures for gas-sensing applications
- Ozone detection based on nanostructured La0.8Pb0.1Ca0.1Fe0.8Co0.2O3 thin films
- Correlation between structural, magnetic and gas sensor properties of La0.885Pb0.005Ca0.11Fe1-xCoxO2.95(0.00≤x≤0.15) compounds
- Nanoparticles of Cobalt Ferrite for NH3 Sensing
- Role of the active layer thickness on the sensitivity of WO3 gas sensors
- P1.8.5 Cobalt Ferrite, a New Gas Sensing Material
مجلات النشر
- RSC Advances × 2
- Sensors and Actuators B Chemical × 2
- Journal of Alloys and Compounds × 2
- Journal of Materials Science Materials in Electronics × 2
- Advanced Optical Materials × 1
- Physica Scripta × 1
المنشورات حسب السنة
- 20252
- 20245
- 20222
- 20215
- 20205
- 20141
- 20122
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Centre Interdisciplinaire de Nanoscience de Marseille · Laboratoire d’Informatique et Systèmes · Conservatoire National des Arts et Métiers · University of Sfax · Faculty of Sciences of Sfax
بلدان المؤلفين المشاركين : تونس
المؤلفون المشاركون
- T. Fiorido
- Khalifa Aguir
- Jean-Luc Seguin
- J.‐L. Lazzari
- Mohand Djeziri
- V. Madigou
- Christine Leroux
- T. Contaret
- Nicolas Morati
- L. Ajroudi
- Clément Occelli
- Oussama Djedidi
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.