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Enregistrement W2605063897 · doi:10.1002/anie.201700436

Transition‐Metal‐Doped NIR‐Emitting Silicon Nanocrystals

2017· article· en· W2605063897 sur OpenAlexaff
Sourov Chandra, Yoshitake Masuda, Naoto Shirahata, Françoise M. Winnik

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute for Materials ScienceJapan Science and Technology AgencyJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésMaterials scienceDopingDopantPhotoluminescenceNanocrystalQuantum yieldTransition metalSiliconPhotochemistryInorganic chemistryNanotechnologyChemistryOptoelectronicsOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Impurity‐doping in nanocrystals significantly affects their electronic properties and diversifies their applications. Herein, we report the synthesis of transition metal (Mn, Ni, Co, Cu)‐doped oleophilic silicon nanocrystals (SiNCs) through hydrolysis/polymerization of triethoxysilane with acidic aqueous metal salt solutions, followed by thermal disproportionation of the resulting gel into a doped‐Si/SiO 2 composite that, upon HF etching and hydrosilylation with 1‐ n ‐octadecene, produces free‐standing octadecyl‐capped doped SiNCs (diameter≈3 to 8 nm; dopant <0.2 atom %). Metal‐doping triggers a red‐shift of the SiNC photoluminescence (PL) of up to 270 nm, while maintaining high PL quantum yield (26 % for Co doping).

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 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,998

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations49
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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