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Enregistrement W2601994039 · doi:10.1021/acs.chemmater.7b00464

Electroactive Nanoporous Metal Oxides and Chalcogenides by Chemical Design

2017· article· en· W2601994039 sur OpenAlexaff
Christopher H. Hendon, Keith T. Butler, Alex M. Ganose, Yuriy Román‐Leshkov, David O. Scanlon, Geoffrey A. Ozin, Aron Walsh

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilRoyal Society
Mots-clésNanoporousMaterials scienceSodaliteSemiconductorTinNanochemistryGermaniumNanotechnologyMetalDopingAluminosilicateChemical engineeringZeoliteInorganic chemistrySiliconCatalysisChemistryOptoelectronicsOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The archetypal silica- and aluminosilicate-based zeolite-type materials are renowned for wide-ranging applications in heterogeneous catalysis, gas-separation and ion-exchange. Their compositional space can be expanded to include nanoporous metal chalcogenides, exemplified by germanium and tin sulfides and selenides. By comparison with the properties of bulk metal dichalcogenides and their 2D derivatives, these open-framework analogues may be viewed as three-dimensional semiconductors filled with nanometer voids. Applications exist in a range of molecule size and shape discriminating devices. However, what is the electronic structure of nanoporous metal chalcogenides? Herein, materials modeling is used to describe the properties of a homologous series of nanoporous metal chalcogenides denoted np-MX 2, where M = Si, Ge, Sn, Pb, and X = O, S, Se, Te, with Sodalite, LTA and aluminum chromium phosphate-1 structure types. Depending on the choice of metal and anion their properties can be tuned from insulators to semiconductors to metals with additional modification achieved through doping, solid solutions, and inclusion (with fullerene, quantum dots, and hole transport materials). These systems form the basis of a new branch of semiconductor nanochemistry in three dimensions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,641

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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