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Enregistrement W2316652361 · doi:10.1021/jp909490v

Theoretical Studies of Transition-Metal-Doped Single-Walled Carbon Nanotubes

2011· article· en· W2316652361 sur OpenAlexaff
Yakun Chen, Lei Vincent Liu, Wei Tian, Yan Alexander Wang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopingDelocalized electronMaterials scienceCarbon nanotubeDopantMetalAtomic orbitalTransition metalDensity functional theoryNanotechnologyChemical physicsCondensed matter physicsCrystallographyElectronComputational chemistryChemistryOptoelectronicsOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have studied single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) doped with transition metal (TM) atoms with both exo and endo doping configurations. The electronic and geometric properties of these TM-doped SWCNTs were calculated within density functional theory. It was found that the endo-doped SWCNTs are less stable than the exo-doped counterparts due to the large geometric strain of the deformation in the endo-doped nanotubes. On the basis of partial charge analysis, the TM-doped SWCNTs have localized net charge distributions, whereas the spin densities in Sc-, Co-, and Cu-doped SWCNTs are delocalized over the entire nanotubes. The TM-doped SWCNTs are mostly metallic or narrow-gap semiconductive. With highly localized frontier molecular orbitals, the exo-doped SWCNTs are better electron donors than the corresponding endo-doped systems. As the dopant TM changes from Sc to Zn in the same row of the periodic table or from the top to the bottom in the same Pt group, the energy of the highest occupied crystal orbital of the TM-doped SWCNTs decreases, indicating a reduced electron donating ability.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations37
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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