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Enregistrement W1964641491 · doi:10.1063/1.4870227

Photo-physical properties enhancement of bare and core-shell quantum dots

2014· article· en· W1964641491 sur OpenAlexaff
Md Abdul Mumin, Kazi Farida Akhter, Paul A. Charpentier

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocompatibilityQuantum dotPhotoluminescenceMaterials scienceNanotechnologyLuminescenceQuantum yieldOptoelectronicsChemical engineeringFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semiconductor nanocrystals (NCs) (also known as quantum dots, QDs) have attracted immense attention for their size-tunable optical properties that makes them impressive candidates for solar cells, light emitting devices, lasers, as well as biomedical imaging. However monodispersity, high and consistent photoluminescence, photostability, and biocompatibility are still major challenges. This work focuses on optimizing the photophysical properties and biocompatibility of QDs by forming core-shell nanostructures and their encapsulation by a carrier. Highly luminescent CdS and CdS-ZnS core-shell QDs with 5 nm sizes were synthesized using a facile approach based on pyrolysis of the single molecule precursors. After capping the CdS QDs with a thin layer of ZnS to reduce toxicity, the photoluminescence and photostability of the core-shell QDs was significantly enhanced. To make both the bare and core/shell structure QDs more resistant against photochemical reactions, a mesoporous silica layer was grown on the QDs through a reverse microemulsion technique based on hydrophobic interaction. This encapsulation enhanced the quantum yield and photostability compared to the bare QDs by providing much stronger resistance to oxidation and Oswald ripening of QDs. Encapsulation also improved biocompatibility of QDs that was evaluated with human umbilical vein endothelial cell lines (HUVEC).

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 seuil0,004

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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