MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2124138442 · doi:10.1039/c4nr05832a

Evaporation induced wrinkling of graphene oxide at the nanoparticle interface

2014· article· en· W2124138442 sur OpenAlexafffund
Feng Wang, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGrapheneMaterials scienceEvaporationOxideNanoparticleColloidal goldAdsorptionNanotechnologyNanoscopic scalePolymerFabricationColloidChemical engineeringComposite materialChemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the thickness of only a single atomic layer, graphene displays many interesting surface properties. A general observation is that wrinkles are formed on graphene oxide (GO) when it is dried in the presence of adsorbed inorganic nanoparticles. In this case, evaporation induced wrinkling is not an elastic deformation but is permanent. Understanding the nanoscale force of wrinkle formation is important for device fabrication and sensing. Herein, we employ surface functionalized gold nanoparticles (AuNPs) as a model system. All tested AuNPs induced wrinkling, including those capped by DNA, polymers and proteins. The size of AuNPs is less important compared to the properties of solvent. Wrinkle formation is attributed to drying related capillary force acting on the GO surface, and a quantitative equation is derived. After drying, the adsorption affinity between GO and AuNPs is increased due to the increased contact area.

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)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanoscaleMême sujetAdvanced Materials and MechanicsTravaux en français237 207