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Enregistrement W2165968845 · doi:10.1504/ijnt.2008.019826

Carbon nanotube surface science

2008· article· en· W2165968845 sur OpenAlexaff
Sherdeep Singh, Peter Kruse

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanotechnology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeNanotechnologyNanotubeReactivity (psychology)Carbon nanobudFullereneMaterials scienceGraphiteNanostructureSelective chemistry of single-walled nanotubesCarbon fibersOptical properties of carbon nanotubesChemistryOrganic chemistryComposite materialComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a surface science perspective on sidewall functionalisation of carbon nanotubes. Carbon nanotubes are varyingly described by physicists as extended solids or by organic chemists as molecules. As prototypical nanostructures, they are indeed a little bit of both. Their chemistry and resulting potential applications can only truly be appreciated by combining both perspectives. The emphasis of this review is on the interdependence of topography and electronic structure on one side and chemistry and reactivity of carbon nanotube sidewalls on the other side. A brief introduction to the structure of single-walled carbon nanotubes and related materials (graphite, multi-wall carbon nanotubes and fullerenes) is followed by a review of possible deviations from perfect order in nanotube sidewalls, such as defects, functional groups or non-covalent interactions with nearby entities. We then proceed to review the implications of these deviations on the sidewall local electronic structure and chemical reactivity. Site-dependent functionalisation and induced reactivity on carbon nanotube sidewalls have been proposed theoretically and we have found some initial experimental evidence that this is indeed the case. However, this is a young field and many theoretical and experimental challenges still lie ahead. Understanding site-selectivity of carbon nanotube sidewall functionalisation will allow us to tailor their properties and utilise them as components of more complex nanostructures in the future.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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