Dispersive Electron-Transfer Kinetics from Single Molecules on TiO<sub>2</sub> Nanoparticle Films
Notice bibliographique
Résumé
The distributions of electron-transfer dynamics in dye-sensitized TiO 2 films are probed using single-molecule microscopy. The time-dependent emission (i.e., blinking dynamics) of rhodamine 6G (R6G) and rhodamine B (RB) sensitized TiO 2 films are quantified by constructing cumulative distribution functions of emissive (“on”) and nonemissive (“off”) events. Maximum likelihood estimation (MLE) methods and quantitative goodness-of-fit tests based on the Kolmogorov–Smirnov (KS) statistics are used to establish the best fit to the photophysical data. The on-time distributions for R6G and RB on TiO 2 are fit by power laws, but only for emissive durations that last longer than ∼0.7 s. Furthermore, large variations in the power-law exponents are observed when using least-squares fitting as compared to the combined MLE and KS-test approach. The off-time distributions for molecules on TiO 2 and glass are not consistent with power laws and are instead well represented by log-normal distributions. Our observations support the hypothesis that electron-transfer processes are responsible for blinking on TiO 2 as well as glass substrates. Furthermore, the on-time and off-time distributions are sensitive to the chromophore as well as the substrate. To understand the origin of these power-law and log-normal distributions, single-molecule blinking dynamics are modeled using Monte Carlo simulations based on a three-level system with the rate constants for population and depopulation of the nonemissive state being log-normally distributed (i.e., Albery model). In this framework, the rate constants for FET and BET are log-normally distributed, consistent with a Gaussian distribution of activation energies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».