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Enregistrement W2030580218 · doi:10.1115/imece2007-42300

Microfluidic Assembly of Quantum Dot Micelles

2007· article· en· W2030580218 sur OpenAlexaff
Greg Schabas, Matthew G. Moffitt, David Sinton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dotMicelleMicrofluidicsMaterials scienceCopolymerDynamic light scatteringPolymerParticle sizeNanoparticleAqueous solutionNanotechnologySelf-assemblyParticle-size distributionParticle (ecology)Chemical physicsScatteringPhase (matter)Chemical engineeringChemistryOpticsPhysicsPhysical chemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The controlled self-assembly of polymer-stabilized CdS quantum dot nanoparticles into quantum dot compound micelles (QDCMs) using microfluidics is demonstrated. In a flow-focusing configuration, water is introduced to a blend solution of block copolymer-stabilized quantum dots with amphiphilic block copolymer stabilizing chains. QDCM assembly via initial phase separation and subsequent agglomeration continue until a downstream quench step. Control over mean particle size and size distribution characteristics is demonstrated via both inlet concentrations and flow rate. The QDCMs assembled through this method are stable in aqueous solutions, and show internal and external structure in keeping with previous assembly methods. The on-chip evolution of QDCM formation and growth is resolved through fluorescence scattering. Particle size distributions and associated statistics are determined through off-chip analysis.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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