Studies on Surface Facets and Chemical Composition of Vapor Grown One-Dimensional Magnetite Nanostructures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Investigations on shape and chemical composition of one-dimensional magnetite nanostructures grown by a catalyst-assisted vapor phase procedure are reported. Intrinsic crystal chemistry (preferred growth of most stable surfaces) could be modulated by seeding the magnetite growth through Au nanoclusters, which led to elongated nanostructures (VLS mode); however, the structures have similar facets as observed in uncatalyzed growth. Geometric and energetic contributions to the evolution of the predominately observed {111} surface facets are discussed on the basis of high-angle annular dark field (HAADF) images and electron energy loss spectroscopy (EELS). The Fe:O stoichiometry in magnetite nanowire was determined by EELS, which manifested the reproducibility of nanowire growth by molecule-based CVD and the slightly nonstoichiometric nature of magnetite (Fe 3 O 4−0.15 ). In combination with HAADF-TEM techniques, Au nanoclusters were identified on the surface of single-crystalline nanowires, which ably result from the surface diffusion of the catalyst (Au) material. In addition, core−shell SnO 2 /Fe 3 O 4 1 D nanostructures were fabricated by sequential deposition of Sn and Fe precursors. Cross-sections of the coaxial nanostructures revealed polycrystalline magnetite shells on single-crystalline SnO 2 wires constituted by well-defined single-crystalline facetted grains of slightly nonstoichiometric magnetite.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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