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Enregistrement W2762777964 · doi:10.1039/c7cp04851c

DFT investigation of the interaction between single-walled carbon nanotubes and fluorene-based conjugated oligomers

2017· article· en· W2762777964 sur OpenAlexafffund
Mohammad Zahidul Hossain Khan, Ahmad I. Alrawashdeh, Suad Aljohani, Yuming Zhao, Jolanta B. Lagowski

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésFluoreneCarbon nanotubeConjugated systemMaterials scienceNanotechnologyComputational chemistryCarbon fibersChemistryChemical physicsPhotochemistryOrganic chemistryPolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. The computational results disclose the effects of end groups, SCs, and DFT methods on structures, dipole moments, and energetics of isolated DPFs and DPF/SWCNT combinations. Consistent with our previous study (involving oligo(p-phenylene ethynylene)s (OPEs)) [Aljohani et al., J. Phys. Chem. C, 2017, 121, 4692-4702], our results herein demonstrate that the type of end group plays a key role in determining the strength of interactions between SWNTs and conjugated oligomers. In particular, DTF-endcapped oligomers have a stronger electrostatic interaction with SWCNT than ALD-endcapped oligomers do. As a result, DTF-endcapped conjugated oligomers become more polarized than ALD-endcapped oligomers after complexing with SWCNTs. The magnitude of binding energy, on the other hand, shows dependence on the orientation of the backbone and side chains of these oligomers relative to the SWCNT which in the case of fluorene-based oligomers is not always favourable for optimal binding. This study indicates that fluorene-based oligomers might not be as good dispersants of SWCNTs as OPEs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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