Laser Induced Fluorescence Spectroscopy of Tetracene with Large Ar, Ne, and H<sub>2</sub> Clusters in Superfluid He Nanodroplets
Notice bibliographique
Résumé
Clusters of tetracene molecules with different numbers of attached (Ar)(N), (Ne)(N) and (H(2))(N) particles (N = 1-2000) are assembled inside superfluid He nanodroplets and studied via laser-induced fluorescence. The frequency shift of the fluorescence spectrum of the tetracene molecules is studied as a function of cluster size and pickup order of tetracene and cluster species. For (Ar)(N) and (Ne)(N) clusters, our results indicate that the tetracene molecules reside inside the clusters when tetracene is captured by the He nanodroplet before the cluster species; conversely, the tetracene molecules stay on the surface of the clusters when tetracene is captured after the cluster species. In the case of (H(2))(N) clusters, however, tetracene molecules reside inside the (H(2))(N) clusters irrespective of the pickup order. We conclude that (Ar)(N) and (Ne)(N) clusters are rigid at T = 0.38 K, while (H(2))(N) clusters of up to N = 2000 remain fluxional at the same temperature. The results may also indicate the occurrence of heterogeneous nucleation of the (H(2))(N) clusters, which is induced by the interaction with tetracene chromophore molecules.
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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) | 0,000 | 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 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 ».