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Enregistrement W2793616288 · doi:10.1021/acsomega.8b00383

Dopant-Modulated Conjugated Polymer Enrichment of Semiconducting SWCNTs

2018· article· en· W2793616288 sur OpenAlexaff
Zhao Li, Jianfu Ding, J. Lefebvre, Patrick R. L. Malenfant

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopantDopingConjugated systemSelectivityPolymerCarbon nanotubeMaterials scienceRedoxPhotoluminescenceTitrationChemical engineeringPhotochemistryNanotechnologyInorganic chemistryOrganic chemistryChemistryCatalysisOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conjugated polymer extraction (CPE) is a low-cost, scalable process that can enrich single-walled carbon nanotube (SWCNT) materials in organic media. For other separation methods in aqueous phases, redox chemistry and/or pH control dramatically affect the sorting process of the SWCNTs. We have previously determined that the CPE process can be fine-tuned by adjusting the pH on the tube surface. Here, we systematically studied the effect of redox chemistry on the CPE process by adding organic p-/n-dopants. At a very strong p-/n-doping level, static repulsions dominated the interactions between the tubes and the CPE lost selectivity. When the doping level changed from a medium p-doping to a neutral state, the yield of CPE increased and the selectivity was compromised. We also observed chiral selectivity when a weak p-dopant was used. A photoluminescence excitation mapping under different titration conditions provided more insight into the doping level of the tubes relative to their diameters, chiralities, and redox potentials. We proposed a mechanism for the CPE process. The semiconducting and metallic tubes are separated because of their different solubilities, which are determined by the bundling energy between the tubes and are related to their doping level in polymer solutions.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,609

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 GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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