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Enregistrement W2008150134 · doi:10.1021/jp709701s

Observation of Single Tin Dioxide Nanoribbons by Confocal Raman Microspectroscopy

2007· article· en· W2008150134 sur OpenAlexafffund
Fengping Wang, Xingtai Zhou, Jigang Zhou, Tsun‐Kong Sham, Zhifeng Ding

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRaman spectroscopyLuminescenceTin dioxideMaterials scienceConfocalScanning electron microscopeAnalytical Chemistry (journal)ExcitonNanostructureOptoelectronicsNanotechnologyChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Confocal Raman microspectroscopy combined with scanning electron microscopy (SEM) was used to characterize morphologies, chemical structures, and optical properties of single tin dioxide nanoribbons under ambient conditions. Raman images, depth profiles, and spectra of the ribbons were analyzed to provide new insights into the structure−property relationship. The Raman images constructed from the normal Raman bands and an additional group of energy bands with very high intensities between 1000 and 1800 cm -1 clearly discriminated the nanoribbons from the luminescent nanostructures grown on ribbon surfaces. The strong luminescent nanostructures have a stoichiometry of SnO x (1 < x < 2), as assessed by energy-dispersive X-ray (EDX) spectroscopy and Raman peaks between 100 and 300 cm -1 . The emission can be attributed to the defect state resonant and exciton−phonon coupling luminescence.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,304

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
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 tête enseignante, 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

Citations77
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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