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Enregistrement W2313729231 · doi:10.1021/mz500616q

Light-Driven Surface Patterning of Supramolecular Polymers with Extremely Low Concentration of Photoactive Molecules

2014· article· en· W2313729231 sur OpenAlexaff
Jenni E. Koskela, Jaana Vapaavuori, Robin H. A. Ras, Arri Priimägi

Notice bibliographique

RevueACS Macro Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhotochromic and Fluorescence Chemistry
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEmil Aaltosen SäätiöAalto-YliopistoAcademy of Finland
Mots-clésAzobenzeneChromophorePolymerMaterials scienceMass transportMoleculeChemical physicsSupramolecular chemistryPhotonicsNanotechnologyPhotochemistryChemistryOptoelectronicsPhysicsOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light-induced surface patterning in azobenzene-containing polymers and other materials is a widely studied phenomenon with possible applications in fields ranging from photonics to biology. Yet, the fundamental understanding of this purely photodriven mass transport remains inadequate, and existing literature fails to define a threshold chromophore content for mass transport to occur, if such a limit exists. This letter presents a systematic study of the relationship between chromophore concentration and mass transport using hydrogen-bonded polymer-azobenzene complexes, in which the chromophore concentration can be freely adjusted while keeping the polymer backbone unchanged. Essentially, we demonstrate that effective surface patterning can be induced even at an extremely low chromophore content of 1 mol %, when only every tenth polymer chain carries a single azobenzene molecular motor. Importantly, the results highlight the extraordinary photomechanical power of azobenzene and contribute to the fundamental understanding of the light-induced motions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations58
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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