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Enregistrement W2330377686 · doi:10.1021/jp3023875

Targeting Chemical Morphology of Graphene Oxide for Self-Assembly and Subsequent Templating of Nanoparticles: A Composite Approaching Capacitance Limits in Graphene

2012· article· en· W2330377686 sur OpenAlexaff
Shehan Salgado, Long Pu, Vivek Maheshwari

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneMaterials scienceNanoparticleOxideNanotechnologyNanomaterialsComposite numberCapacitanceMorphology (biology)Chemical engineeringComposite materialElectrodeChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemical morphology of graphene oxide sheets (GO) is characterized by the presence of functional carboxylic groups (at the edges) and epoxy and hydroxyl groups (at basal plane). Using divalent calcium ions, this morphology is used to bind the sheets together into an exfoliated sheet assembly or compact multilayers by controlling the pH. The assembly provides a 3-D template where the adjacent GO sheets mechanically constraint the synthesis of nanomaterials. Using this template, nanoparticles are directly synthesized on the sheets with high density and uniform shape and size, without a capping agent. Both noble metal Au and Ag nanoparticles and inorganic CaCO 3 nanoparticles are synthesized. The formation of nanoparticles leads to local straining of the sheets, and the location of the nanoparticles coincides with the formation of radial wrinkles on the sheets. Further electrochemical capacitors made with GO–CaCO 3 composite shows capacitance values of 240 F/g, approaching the theoretical limits of 550 F/g, as the CaCO 3 nanoparticles act as spacers between the sheets preserving their surface area.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations32
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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