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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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