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Enregistrement W2321967321 · doi:10.1021/ja208604r

Toward a Mechanistic Understanding of Exciton-Mediated Hydrosilylation on Nanocrystalline Silicon

2011· article· en· W2321967321 sur OpenAlexaff
Lawrence A. Huck, Jillian M. Buriak

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrosilylationAlkeneChemistryPhotochemistryNanocrystalline materialSiliconCatalysisCrystallographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White-light initiated hydrosilylation of nanocrystalline porous silicon was found to be far more efficient (in terms of both kinetics and yield) in the presence of electron-accepting molecules with suitably high reduction potentials, particularly halocarbons. It is known that absorption of visible light by nanocrystalline silicon results in the formation of excitons (electron/hole pairs) and that this exciton can be harnessed to drive a hydrosilylation reaction with an alkene; the Si-C bond forms as a result of attack of the π-electrons of the alkene on the positively charged holes. In order to better understand the white-light initiated mechanism through which this reaction takes place, and to compare with UV-mediated photoemission on Si(111)-H, a series of electron acceptors were screened for their effect on surface alkene hydrosilylation. A very strong correlation between reduction potentials (E(red)) of the oxidant and reaction efficiency was observed, with a minimum "turn-on" E(red) required for an increase to take place. The oxidant appears to accept, or remove, the electron from the nanocrystallite-bound exciton, favoring attack by the alkene on the positively charged Si nanocrystallite, leading to Si-C bond formation. Radical reactions were discounted for a number of reasons, including lack of effect of radical traps, no apparent Si-Cl bond formation, lack of oxidation of the surfaces, and others. Unlike with other oxidants such as nitro-aromatics, halocarbons do not cause additional surface reactions and promote very clean, fast, and selective hydrosilylation chemistry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations50
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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