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Enregistrement W2059514109 · doi:10.1021/jp051400h

Spontaneous Formation of Core/Shell Bimetallic Nanoparticles:  A Calorimetric Study

2005· article· en· W2059514109 sur OpenAlexaff
Naoki Toshima, Masao Kanemaru, Yukihide Shiraishi, Yoshikata Koga

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésExothermic reactionBimetallic stripNanoparticleIsothermal titration calorimetryEnthalpyExothermic processMaterials scienceNoble metalEndothermic processDispersion (optics)Isothermal processCalorimetryChemical engineeringMetalAdsorptionChemistryPhysical chemistryNanotechnologyThermodynamicsOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We showed recently that low entropy core/shell structured nanoparticles form spontaneously from the physical mixture of a dispersion of Ag nanoparticles and that of another noble metal (Rh, Pd, or Pt) at room temperature. Here we use isothermal titration calorimetry (ITC) and show that the initial step of such a spontaneous process is strongly exothermic. When the alcohol dispersion of poly(N-vinyl-2-pyrrolidone) (PVP)-protected Rh nanoparticles (average diameter 2.3 nm) was titrated into the alcoholic dispersion of PVP-protected Ag nanoparticles, a strong exothermic enthalpy change, DeltaH, was observed: DeltaH = -908 kJ/mol for Ag(S) nanoparticle (average diameter 10.8 nm) and -963 kJ/mol for Ag(L) nanoparticles (average diameter 22.5 nm). The strength of interaction increases in the order of Rh/Ag > Pd/Ag > Pt/Ag. This strong exothermic interaction is considered as a driving force to from low entropy bimetallic nanoparticles by simple mixing of two kinds of monometallic nanoparticles. We show also that exothermic interactions occur between a pair of noble metal nanoparticles themselves by using ITC.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations79
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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