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Enregistrement W2618408705 · doi:10.1021/acs.langmuir.7b00820

Covalent Surface Modification of Silicon Oxides with Alcohols in Polar Aprotic Solvents

2017· article· en· W2618408705 sur OpenAlexafffund
Austin W. H. Lee, Byron D. Gates

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsSimon Fraser UniversityWestern Economic Diversification CanadaBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésReagentChemistrySiliconMonolayerSolventAlcoholPropylene carbonateCovalent bondOrganic chemistryPolarInorganic chemistryChemical engineeringPhysical chemistryElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol-based monolayers were successfully formed on the surfaces of silicon oxides through reactions performed in polar aprotic solvents. Monolayers prepared from alcohol-based reagents have been previously introduced as an alternative approach to covalently modify the surfaces of silicon oxides. These reagents are readily available, widely distributed, and are minimally susceptible to side reactions with ambient moisture. A limitation of using alcohol-based compounds is that previous reactions required relatively high temperatures in neat solutions, which can degrade some alcohol compounds or could lead to other unwanted side reactions during the formation of the monolayers. To overcome these challenges, we investigate the condensation reaction of alcohols on silicon oxides carried out in polar aprotic solvents. In particular, propylene carbonate has been identified as a polar aprotic solvent that is relatively nontoxic, readily accessible, and can facilitate the formation of alcohol-based monolayers. We have successfully demonstrated this approach for tuning the surface chemistry of silicon oxide surfaces with a variety of alcohol containing compounds. The strategy introduced in this research can be utilized to create silicon oxide surfaces with hydrophobic, oleophobic, or charged functionalities.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,217

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
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.

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'admission2
Résumé présentoui

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