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Enregistrement W2766410171 · doi:10.1021/acsami.7b11848

Terpyridine-Based Monolayer Electrochromic Materials

2017· article· en· W2766410171 sur OpenAlexafffund
Jesse T.S. Allan, Simone Quaranta, Iraklii I. Ebralidze, Jacquelyn G. Egan, Jade Poisson, Nadia O. Laschuk, F. Gaspari, E. Bradley Easton, Olena V. Zenkina

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTransition Metal Oxide Nanomaterials
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésElectrochromismMaterials scienceTerpyridineMonolayerNanotechnologyElectrodeMetalPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel electrochromic (EC) materials were developed and formed by a two-step chemical deposition process. First, a self-assembled monolayer (SAM) of 2,2':6',2″-terpyridin-4'-ylphosphonic acid, L, was deposited on the surface of a nanostructured conductive indium-tin oxide (ITO) screen-printed support by simple submerging of the support into an aqueous solution of L. Further reaction of the SAM with Fe or Ru ions results in the formation of a monolayer of the redox-active metal complex covalently bound to the ITO support (Fe-L/ITO and Ru-L/ITO, respectively). These novel light-reflective EC materials demonstrate a high color difference, significant durability, and fast switching speed. The Fe-based material shows an excellent change of optical density and coloration efficiency. The results of thermogravimetric analysis suggest high thermal stability of the materials. Indeed, the EC characteristics do not change significantly after heating of Fe-L/ITO at 100 °C for 1 week, confirming the excellent stability and high EC reversibility. The proposed fabrication approach that utilizes interparticle porosity of the support and requires as low as a monolayer of EC active molecule benefits from the significant molecular economy when compared with traditional polymer-based EC devices and is significantly less time-consuming than layer-by-layer growth of coordination-based molecular assemblies.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

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