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Enregistrement W2019700623 · doi:10.1039/c3nr01366a

Interface interaction induced ultra-dense nanoparticles assemblies

2013· article· en· W2019700623 sur OpenAlexaff
Yujun Song, Yan Wang, Binbin Li, Carlos Fernandes, Harry E. Ruda

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAnodic Oxide Films and Nanostructures
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoparticleInterface (matter)Materials scienceNanotechnologyComputer scienceComposite materialWetting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate a simple and clean physical methodology for fabricating such nanoparticle assemblies (dense arrays and/or dendrites) related to the interfacial interaction between the constructed materials and the anodized aluminum oxide (AAO) porous templates. The interfacial interaction can be regulated by the surface tension of the constructed materials and the AAO membrane, and the AAO-template structure, such as pore size, membrane thickness and surface morphologies. Depending on the interfacial interaction between the constructed materials and the AAO templates, NP arrays with mean particle diameters from 3.8 ± 1.0 nm to 12.5 ± 2.9 nm, mean inter-edge spacings from 3.5 ± 1.4 nm to 7.9 ± 3.4 nm and areal densities from 5.6 × 10(11) NPs per cm(2) to 1.5 × 10(12) NPs per cm(2) are fabricated over large areas (currently ~2 cm × 3 cm). The fabrication process includes firstly thermal evaporation of metal layers no more than 10 nm thick on the pre-coated Si wafer by AAO templates with a thickness of less than 150 nm and mean pore sizes no more than 12 nm, and then removal of the AAO templates. The NP arrays can be stable for hours at a temperature slightly below the melting point of the constructed materials (e.g., ~800 °C for Au NPs for 4 hours) with little change in size and inter-particle separation. Using one of them (e.g., 11.8 nm Au NPs) as growth-oriented catalysts, ultra-thin (12.1 ± 2.3 nm) dense nanowires can be conveniently obtained. Furthermore, dendrite superstructures can be generated easily from eutectic alloy NPs with diameters of ~10 nm pre-formed by thermal evaporation of metal layers more than 20 nm thick on surface-patterned thick AAO templates (e.g., 500 nm). The resulting dendrites, dense arrays and other superstructures (i.e., nanorods and nanowires) formed using NP arrays as catalysts, should have broad applications in catalysis, information technology, photovoltaics and biomedical engineering.

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 seuil0,003

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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