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Enregistrement W2123508655 · doi:10.1021/jp3060872

Azobenzene Photoisomerization under High External Pressures: Testing the Strength of a Light-Activated Molecular Muscle

2012· article· en· W2123508655 sur OpenAlexafffund
Thomas A. Singleton, Kevin S. Ramsay, Mirela M. Barsan, Ian S. Butler, Christopher J. Barrett

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotoisomerizationAzobenzeneIsomerizationPhotostationary stateChromophorePhotochemistryMaterials scienceChemistryPolymerOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The photoinduced isomerization and thermal back relaxation of an azobenzene-functionalized polymer poly(disperse red 1 acrylate) were investigated at increasing external pressures up to 1.5 GPa inside a diamond-anvil spectroscopic cell. The thermal cis-trans isomerization was monitored by laser pump-probe spectroscopy, which demonstrated an increase in the half-life of the isomerization process with increasing pressure. Additionally, the cis content of the photostationary state gradually decreased as a function of pressure, with complete arrest of the trans-cis photoisomerization above 1.5 GPa. The fact that the photoswitching behavior however could still be observed beyond 1 GPa is remarkable and is effectively a measure of the strength of the azobenzene chromophore as an artificial muscle. The changes in the Raman shifts of both trans- and cis-azobenzene were also investigated from ambient pressure up to 4 GPa, and no discontinuities were observed in the pressure vs wavenumber plots indicating no change in phase. The cis-trans photoisomerization of azobenzene was shown however to still be inducible at all the pressures investigated, confirming the suitability of these molecules for high-efficiency light actuation.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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