MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1972531827 · doi:10.1021/nn1015538

Noninjection Gram-Scale Synthesis of Monodisperse Pyramidal CuInS<sub>2</sub> Nanocrystals and Their Size-Dependent Properties

2010· article· en· W1972531827 sur OpenAlexaff
Haizheng Zhong, Shun S. Lo, Tihana Mirkovic, Yunchao Li, Yuqin Ding, Yongfang Li, Gregory D. Scholes

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocrystalDispersityMaterials scienceTetragonal crystal systemNanoparticleQuantum dotNanotechnologyYield (engineering)Phase (matter)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CuInS2 nanocrystals are viewed as very good candidates for solar harvesting and light emitting applications. Here we report an optimized noninjection method for the synthesis of monodisperse pyramidal CuInS2 nanocrystals with sizes ranging from 3 to 8 nm. This synthetic route is able to yield large amounts of high quality nanoparticles, usually in the gram scale for one batch experiment. The structure and surface studies showed that the resulting nanocrystals are pyramids of CuInS2 tetragonal phase with well-defined facets, while their surface is functionalized with dodecanethiol capping ligands. Spectroscopic and electrochemical measurements revealed size-dependent optical and electrical properties of CuInS2 nanocrystals, demonstrating quantum confinement effects in these systems. The size-dependent optical bandgaps of CuInS2 nanocrystals were found to be consistent with the finite-depth well effective mass approximation (EMA) calculations, which provide a convenient method to estimate the diameter of CuInS2 pyramids. Additionally we have also determined some important physical parameters, including bandgaps and energy levels, for this system, which are crucial for the integration of CuInS2 nanocrystals in potential device applications.

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)0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations418
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS NanoMême sujetQuantum Dots Synthesis And PropertiesTravaux en français237 207