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Enregistrement W2014432829 · doi:10.1021/cm800926u

Photochemical Synthesis of Monodisperse Size-Controlled Silver Decahedral Nanoparticles and Their Remarkable Optical Properties

2008· article· en· W2014432829 sur OpenAlexaff
Brendan Pietrobon, Vladimir Kitaev

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispersityMaterials scienceSilver nanoparticleNanoparticlePlasmonAqueous solutionRaman scatteringAdsorptionChemical engineeringPhotochemistryNanotechnologyRaman spectroscopyOptoelectronicsOpticsChemistryPolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monodisperse decahedral silver nanoparticles have been synthesized with excellent shape selectivity (>99%) by novel photochemical transformation of aqueous silver nanoparticle precursors. The procedure employs intense white light and is very robust and reproducible. The precursor solution transforms from a mixture of shapes dominated by small silver platelets into the decahedra, driven by superior stability of decahedral seeds. The decahedra size can be varied by adjusting intensity and spectral properties of the irradiating light. Furthermore, the decahedra can be controllably photochemically regrown to larger sizes, while fully preserving the monodispersity. Silver decahedra exhibit remarkable optical properties featuring a bicolored appearance due to the interplay between plasmonic adsorption and scattering. The sharp plasmon resonances of silver decahedra were tunable from 455 to 570 nm through size variation. Finally, silver decahedra exhibited greatly superior enhancement of Raman scattering compared to other silver nanoparticles. Overall, our findings highlight the importance of pentagonal symmetry in metal nanoparticles and offer a powerful general approach to monodisperse shapes via selective regrowth of appropriately identified and stabilized intermediates.

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 seuil0,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations299
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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