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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 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,497

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
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 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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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