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Enregistrement W2403483265 · doi:10.1139/cjc-2016-0117

Electronic property and charge carrier mobility of one-dimensional nanowires consisting of C<sub>20</sub> cages

2016· article· en· W2403483265 sur OpenAlexvenueno aff
Hongcun Bai, Wenxin Ji, Ping Xue, Weiye Qiao, Yujia Ma, Yongqiang Ji

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueFullerene Chemistry and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanowireChemistryCharge (physics)SemiconductorChemical physicsElectron mobilityCharge carrierNanotechnologyDeformation (meteorology)MetalCondensed matter physicsEffective mass (spring–mass system)Molecular dynamicsDensity functional theoryCrystallographyComputational chemistryMaterials scienceOptoelectronicsClassical mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presented theoretical studies on the one-dimensional (1D) nanowires constructed from fullerene C 20 cages based on first-principle calculations. The relative energies, electronic, charge transport, and mechanical properties of the 1D nanowires were investigated systemically and in detail. It is found that formations of the C 20 nanowires built from isolated cages were all energetically favorable. They also exhibit high kinetic stability according to molecular dynamics simulations. Although they were all constructed with C 20 cages as building blocks, NW-2–NW-6, and NW-9 are semiconductors, whereas NW-1, NW-7, and NW-8 exhibit metallic property. Thus the metallic/semiconducting properties of the 1D C 20 nanowires can be mainly determined by the connecting patterns. High charge mobility was revealed for the 1D C 20 nanowires based on the deformation potential theory and effective mass approach. Further understanding of the charge mobility is achieved with the aid of crystal orbital analyses. Moreover, the mechanical property of the 1D C 20 nanowires was also studied based on the results of Young’s modulus.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,872

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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