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Enregistrement W1993830232 · doi:10.1002/smll.201101906

Hierarchical Nanoparticle Bragg Mirrors: Tandem and Gradient Architectures

2011· article· en· W1993830232 sur OpenAlexaff
Engelbert Redel, Huai Chen, Michael Renner, Georg von Freymann, Geoffrey A. Ozin

Notice bibliographique

RevueSmall · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotonic Crystals and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTandemNanoparticleMaterials scienceNanotechnologyOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To manipulate electrons in semiconductor electronic and optical devices, the usual approach is through materials composition, electronic bandgap, doping, and interface engineering. More advanced strategies for handling electrons in semiconductor devices include composition-controlled heterostructures and gradient structures. By analogy to the manipulation of electrons in semiconductor crystals by electronic bandgaps, photons in photonic crystals can be managed using photonic bandgaps. In this context, the simplest photonic crystal is the Bragg mirror, a periodic dielectric construct whose photonic bandgap is engineered through variations of the optical thickness of its constituent layers. Traditionally the materials comprising these periodic dielectric layers are nonporous, and they have mainly been used in the field of optical and photonic devices. More recently these Bragg mirrors have been made porous by building the layers from nanoparticles with functionality and utility that exploit their internal voids. These structures are emerging in the area of photonic color-coded chemical sensing and controlled chemical release. Herein, a strategy for enhancing the functionality and potential utility of nanoparticle Bragg mirrors by making the constituent dielectric layers aperiodic and porous is described. It is exemplified by prototypical tandem and gradient structures that are fully characterized with regards to their structure, porosity, and optical and photonic properties.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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