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Enregistrement W2770897173 · doi:10.1021/acs.nanolett.7b03735

Near-Infrared Quantum Dot Emission Enhanced by Stabilized Self-Assembled J-Aggregate Antennas

2017· article· en· W2770897173 sur OpenAlexfundno aff
Francesca S. Freyria, Justin R. Caram, Sandra Doria, Amro Dodin, Yue Chen, Adam P. Willard, Moungi G. Bawendi

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesEniNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésQuantum dotPhotoluminescenceMaterials scienceFörster resonance energy transferNanocrystalExcitonNanotechnologyInfraredNanoparticlePhotochemistryOptoelectronicsFluorescenceChemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancing photoluminescent emission (PL) in the near-infrared-infrared (NIR-IR) spectral region has broad applications from solar energy conversion to biological imaging. We show that self-assembled molecular dye J-aggregates (light-harvesting nanotubes, LHNs) can increase the PL emission of NIR PbS quantum dots (QDs) in both liquid and solid media more than 8-fold, promoted primarily by a long-range antenna effect and efficient Förster resonance energy transfer (FRET) from donor to acceptor. To create this composite material and preserve the optical properties of the nanocrystals, we performed an in situ ligand substitution followed by a functionalization reaction using click-chemistry. This resulted in PbS QDs soluble in an aqueous environment compatible with the molecular J-aggregates (LHNs). Theoretical and experimental results demonstrate that long-range diffusive exciton transport in LHNs enables efficient energy transfer to low concentrations of QDs despite there being no direct binding between molecular donors and QD acceptors. This suggests a broad application space for mixed light harvesting and photophysically active nanocomposite materials based on self-assembling molecular aggregates.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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