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Enregistrement W2030257244 · doi:10.1039/c3cp50311a

Differential effects of β-mercaptoethanol on CdSe/ZnS and InP/ZnS quantum dots

2013· article· en· W2030257244 sur OpenAlexafffund
Marcel P. Georgin, Lina Carlini, Daniel R. Cooper, Stephen E. Bradforth, Jay Nadeau

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQuantum dotPhotoluminescenceCadmium telluride photovoltaicsChemistryReagentNanoparticleMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)OptoelectronicsNanotechnologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The small thiol β-mercaptoethanol (BME) has been used as an anti-blinking reagent for CdSe/ZnS quantum dots (QDs), although its effects on QD photoluminescence are complex. It acts as an antioxidant as well as a hole scavenger on both CdSe and CdTe, which leads to changes in emission intensity and lifetime that vary qualitatively according to BME concentration, time of incubation, and pH of the solution. Because the band edge energies of InP/ZnS are shifted from those of CdTe and CdSe, it may be expected that thiols including BME might be unable to trap holes from these QDs. In this study, we use steady-state and time-resolved emission spectroscopy with physical fitting models combined with blinking analysis to compare the effects of different concentrations of BME on CdSe/ZnS vs. InP/ZnS QDs over time. We also find excellent correspondence between simple physical model parameters and blinking off times, a finding that will be useful for all blinking studies involving semiconductor nanoparticles. BME alters blinking in InP/ZnS QDs with a single ZnS shell, but not those with double thickness shells. The effects are similar to those seen with CdSe/ZnS, despite very different effects of BME on steady-state spectra, and highly pH-dependent.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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