MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2155879464 · doi:10.1039/c4nr04445b

Layer speciation and electronic structure investigation of freestanding hexagonal boron nitride nanosheets

2014· article· en· W2155879464 sur OpenAlexaff
Jian Wang, Zhiqiang Wang, Hyunjin Cho, Myung Jong Kim, Tsun‐Kong Sham

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensWestern UniversityCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHexagonal boron nitrideMaterials scienceBoron nitrideHexagonal crystal systemNanotechnologyLayer (electronics)BoronChemical engineeringCrystallographyGrapheneChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical imaging, thickness mapping, layer speciation and polarization dependence have been performed on single and multilayered (up to three layers and trilayered nanosheets overlapping to form 6 and 9 layers) hexagonal boron nitride (hBN) nanosheets by scanning transmission X-ray microscopy. Spatially-resolved XANES directly from freestanding regions of different layers has been extracted and compared with sample normal and 30° tilted configurations. Notably a double feature σ* excitonic state and a stable high energy σ* state were observed at the boron site in addition to the intense π* excitonic state. The boron projected σ* DOS, especially the first σ* exciton, is sensitive to surface modification, particularly in the single layered hBN nanosheet which shows more significant detectable contaminants and defects such as tri-coordinated boron/nitrogen oxide. The nitrogen site has shown very weak or no excitonic character. The distinct excitonic effect on boron and nitrogen was interpreted to the partly ionic state of hBN. Bulk XANES of hBN nanosheets was also measured to confirm the spectro-microscopic STXM result. Finally, the unoccupied electronic structures of hBN and graphene were compared.

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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,265

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 GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanoscaleMême sujetGraphene research and applicationsTravaux en français237 207