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Enregistrement W2510661544 · doi:10.1021/acs.chemmater.5b00586

Controlled Solvothermal Routes to Hierarchical 3D Superparticles of Nanoscopic CdS

2015· article· en· W2510661544 sur OpenAlexafffund
Tetyana I. Levchenko, Christian Kübel, Di Wang, Bahareh Khalili Najafabadi, Yining Huang, John F. Corrigan

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésNanoclustersMaterials scienceNanoscopic scaleHigh-resolution transmission electron microscopyDispersityNanotechnologyCharacterization (materials science)Transmission electron microscopyPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micrometer-sized superparticles, self-assembled from metallic or semiconducting nanoclusters, can be used as convenient building blocks for preparing functional materials, utilizing the electronic and optical properties resulting from the quantum confinement as well as from the coupling between nanoscopic constituents. Herein, we describe a facile route to prepare crystalline, cubic superparticles of monodisperse nanoclusters of CdS 1.9 nm in size by means of the thermally induced conversion of the readily prepared cadmium thiophenolate complex (Me 4 N) 2 [Cd(SPh) 4 ]. Furthermore, we illustrate the effects that additional quaternary ammonium salts can have on the size and dispersity of the nanoclusters formed and on the nature of their self-assembly into secondary structures, with the preparation and characterization of spherical superparticles of CdS, composed of individual nanoclusters 2.3 nm in size. Details on the formation, structural characterization (via powder and single crystal X-ray diffraction, HRTEM, STEM, and SEM), and optical properties of these hierarchical assemblies and their constituents are described.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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