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Enregistrement W2344522774 · doi:10.1038/srep14267

A size-dependent structural evolution of ZnS nanoparticles

2015· article· en· W2344522774 sur OpenAlexafffund
Mohammad Khalkhali, Qingxia Liu, Hongbo Zeng, Hao Zhang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Centre for Clean Coal/Carbon and Mineral Processing TechnologiesWestern Canada Research Grid
Mots-clésWurtzite crystal structureNanoparticleQuantum dotMaterials scienceNanocrystalline materialZincDipoleNanotechnologyCrystal structureChemical physicsCrystallographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, ZnS quantum dots have attracted a lot of attention since they can be a suitable alternative for cadmium-based quantum dots, which are known to be highly carcinogenic for living systems. However, the structural stability of nanocrystalline ZnS seems to be a challenging issue since ZnS nanoparticles have the potential to undergo uncontrolled structural change at room temperature. Using the molecular dynamics technique, we have studied the structural evolution of 1 to 5 nm freestanding ZnS nanoparticles with zinc-blende and wurtzite crystal structures. Simulation results revealed that relaxed configurations of ZnS nanoparticles larger than 3 nm consist of three regions: a) a crystalline core, b) a distorted network of 4-coordinated atoms environing the crystalline core, and c) a surface structure made entirely of 3-coordinated atoms. Decreasing the size of ZnS nanoparticle to 2 nm will cause the crystalline core to disappear. Further reducing the size will cause all of the atoms to become 3-coordinated. Dipole moments of zinc-blende and wurtzite nanoparticles are in the same range when the nanoparticles are smaller than 3 nm. Increasing the size makes dipole moments converge to the bulk values. This makes zinc-blende and wurtzite nanoparticles less and more polar, respectively.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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