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Enregistrement W2536099919 · doi:10.1063/1.4966144

Robust shell passivation of CdSe colloidal quantum dots to stabilize radioluminescence emission

2016· article· en· W2536099919 sur OpenAlexafffund
Marie-Ève Delage, Marie-Ève Lecavalier, Émily Cloutier, Dominic Larivière, Claudine Nì. Allen, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité Laval
Mots-clésRadioluminescenceIonizing radiationIrradiationMaterials sciencePassivationRadiationPhotonOptoelectronicsQuantum dotSemiconductorPhoton energyOpticsDetectorNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic characterization of semiconductor colloidal quantum dots (cQDs) response to ionizing radiation must be performed to use them in radiation detection. In this study, the robustness of multi-shell (MS) and core/shell (CS) cQDs was investigated under irradiation. Radioluminescence (RL) measurements with kV and MV photon beams revealed a better resistance of MS cQDs to ionizing radiation, with their spectra fluctuating by barely ∼ 1 nm. A systematic signal recovery between subsequent irradiations was noticed for MS cQDs only. A beam energy dependence of the RL stability was detected between kV and MV energies. At the same point of dose cumulated, the RL signal loss for the kV beams was observed to be ∼6-7% smaller than that of the MV beam, for both types of cQDs. These results demonstrate that MS cQDs are better candidates as ionizing radiation sensors than CS cQDs, especially in the kV energy range.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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