Nickel/Iron Oxide Nanocrystals with a Nonequilibrium Phase: Controlling Size, Shape, and Composition
Notice bibliographique
Résumé
Mixed nickel iron oxide nanomaterials have great potential for use in fields as wide-ranging as optics, water oxidation catalysis, and biomedical applications; large-scale deployment for any of these applications is possible due to the abundance of iron and nickel in the earth’s crust. Here, we describe single-crystal mixed nickel iron oxide nanoparticles with a rocksalt crystal structure and an iron content greater than >10 at%. The nanoparticles were synthesized via thermal decomposition of nickel and iron oleates, yielding monodisperse nanoparticles <12 nm in size. A range of compositions were accessible, ranging from iron-poor to iron-rich. Despite the predicted poor solubility of iron in the NiO lattice, as based upon the equilibrium phase diagram, and the general tendency of pure Fe x O to oxidize, the single-crystal nanoparticles are nonetheless kinetically persistent even at elevated temperatures (200 °C). Furthermore, by controlling the drying conditions and decomposition time of the oleate precursors as well as the initial ratio of nickel to iron in the precursor oleate mixture a variety of nanoparticle shapes–namely stars, cubes, and spheres–were formed. This control of shape and composition affords tunability of physical properties, exemplified by magnetic properties herein.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».