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Enregistrement W2766519665 · doi:10.1021/acs.jpcc.7b09145

Electron Dynamics at the Surface of Semiconductor Nanocrystals

2017· article· en· W2766519665 sur OpenAlexafffund
Samuel Palato, H. Seiler, Lucie McGovern, Timothy G. Mack, Lakshay Jethi, Patanjali Kambhampati

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésExcitonNanocrystalMaterials scienceChemical physicsEmission spectrumSurface statesSemiconductorRelaxation (psychology)Spectral lineElectronSpectroscopyPhotoluminescenceSurface (topology)Molecular physicsNanotechnologyChemistryCondensed matter physicsOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semiconductor nanocrystals emit light from excitons confined to their core, as well as from their surfaces. Time-resolving the emission from the core yields information on the band edge exciton, which is now well understood. In contrast, the emission from the surface is ill-characterized and remains poorly understood, especially on long time scales. In order to understand the kinetics of charge trapping to the surface and electronic relaxation within the surface, we perform time-resolved emission spectroscopy on CdSe nanocrystals with strong surface emission. The time-resolved spectra reveal a time scale of electron transfer from core to surface much slower than previously thought. These spectra also unveil electron dynamics in the surface band, which gives rise to an average lifetime spectrum. These dynamics are explained by invoking two surface states. This simple model further rationalizes the role of ligands in tuning the surface emission of nanocrystals. These experimental results provide a critical test of our understanding of the electronic structure of the surface.

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)0,001
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 seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 GPT0,257
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 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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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