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Enregistrement W2313040755 · doi:10.1021/la302162c

Decoration of Graphitic Surfaces with Sn Nanoparticles through Surface Functionalization Using Diazonium Chemistry

2012· article· en· W2313040755 sur OpenAlexaff
Gul Zeb, Peter Gaskell, Xuan Tuan Le, Xingcheng Xiao, Thomas Szkopek, Marta Cerruti

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésNucleationSurface modificationNanoparticleGraphiteMaterials scienceChemical engineeringElectrochemistryGrapheneDeposition (geology)ArylDispersion (optics)NanochemistryNanotechnologyTinMicrometerElectrodeChemistryPhysical chemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Composites of tin nanoparticles (Sn NP) and graphene are candidate materials for high capacity and mechanically stable negative electrodes in rechargeable Li ion batteries. A uniform dispersion of Sn NP with controlled size is necessary to obtain high electrochemical performance. We show that the nucleation of Sn particles on highly ordered pyrolitic graphite (HOPG) from solution can be controlled by functionalizing the HOPG surface by aryl groups prior to Sn deposition. On the contrary, we observe heterogeneous deposition of micrometer sized Sn islands on HOPG subjected to oxidation prior to deposition in the same conditions. We demonstrate that functional groups act as nucleation sites for Sn NP nucleation, and that homogeneous nucleation of small particles can be achieved by combining surface functionalization with diazonium chemistry and appropriate stabilizers in solution.

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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,328

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations38
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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