Light-Activated Covalent Formation of Gold Nanoparticle–Graphene and Gold Nanoparticle–Glass Composites
Notice bibliographique
Résumé
Monolayer protected gold nanoparticles (AuNPs) modified with a 3-aryl-3-(trifluoromethyl)diazirine functionality at its terminus (Diaz-AuNPs, 3.9 nm) were prepared and irradiated in the presence of two very different substrates, reduced graphene and glass. Upon irradiation, the terminal diazirine group loses nitrogen to generate a reactive carbene at the interface of the AuNPs that can then undergo addition or insertion reactions with functional groups on the graphene or glass surfaces, leading to the formation of graphene-AuNP and glass-AuNP hybrids, respectively. The AuNP hybrids were characterized using TEM, XRD, XPS, AFM, and UV-vis spectroscopy. Control experiments done in the absence of irradiation demonstrate that carbene activation is required for incorporation of significant AuNP onto the materials. The AuNP hybrids are robust and stable to excessive washing and centrifugation supporting the covalent nature of the interaction between the AuNP and the graphene or silicate glass substrates. Because the formation of the composite is light activated, it lends itself to photopatterning; this application is demonstrated for making the glass-AuNP composites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».