MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2045743544 · doi:10.1021/jp073425h

Adsorbate−Induced Diffusion of Ag and Au Atoms Out of the Cores of Ag@Au, Au@Ag, and Ag@AgI Core−Shell Nanoparticles

2007· article· en· W2045743544 sur OpenAlexaff
David Bue Pedersen, Shiliang Wang, Elizabeth J. Duncan, Septimus H. Liang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoparticleMaterials scienceShell (structure)DiffusionDithiolChemical physicsMetalChemical engineeringNanotechnologyChemistryThermodynamicsMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au@Ag and Ag@Au core−shell nanoparticles were synthesized using sequential laser ablation of metal targets in water. The resulting core−shell particles were then exposed to iodine or 1,6−hexanedithiol. For the Ag@Au + I 2 → Au@AgI and Au@Ag + dithiol → Ag@Au−dithiol reactions, inversion of the core−shell structures resulted. These findings demonstrate that adsorbates can influence the core atoms through an intervening shell, and it is possible to use core−shell systems as vehicles for delivering reactivity on demand. Changing the shell material affords an opportunity to vary core susceptibility. Au@AgI nanoparticles, for example, did not react with 1,6−hexanedithiol. These results are most consistent with a charge−transfer-induced diffusion mechanism, analogous to the Cabrera−Mott model used for oxidation reactions of surfaces. The rate of uptake of iodine by Ag nanoparticles, measured with a quartz crystal microbalance, displayed kinetics that could be modeled using the same charge−transfer model.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Physical Chemistry CMême sujetCatalytic Processes in Materials ScienceTravaux en français237 207