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Enregistrement W2219339537 · doi:10.1063/1.4935173

Nanoconfined catalytic Ångström-size motors

2015· article· en· W2219339537 sur OpenAlexafffund
Peter H. Colberg, Raymond Kapral

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAngstromMolecular motorChemical physicsAnisotropyAtomic unitsMean squared displacementMoleculeDimerNanotechnologyRelaxation (psychology)Length scaleMolecular dynamicsMaterials scienceSolventMolecular physicsChemistryPhysicsMechanicsCrystallographyComputational chemistryOpticsNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-propelled chemically powered synthetic micron and nano-scale motors are being intensively studied because of the wide range of potential applications that exploit their directed motion. This paper considers even smaller Ångström-size synthetic motors. Such very small motors in bulk solution display effects arising from their self-propulsion. Recent experiments have shown that small-molecule catalysts and single enzyme molecules exhibit properties that have been attributed to their chemical activity. Molecular dynamics is used to investigate the properties of very small Ångström-size synthetic chemically powered sphere-dimer motors in a simple atomic-like solvent confined between walls separated by distances of tens of nanometers. Evidence for strong structural ordering of the motors between the walls, which reflects the finite size of solvent molecules and depends on solvent depletion forces, is provided. Dynamical properties, such as average motor velocity, orientational relaxation, and mean square displacement, are anisotropic and depend on the distance from the walls. This research provides information needed for potential applications that use molecular-scale motors in the complex confined geometries encountered in biology and the laboratory.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,329

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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