Supramolecular Assemblies on Surfaces: Nanopatterning, Functionality, and Reactivity
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how molecules interact to form large-scale hierarchical structures on surfaces holds promise for building designer nanoscale constructs with defined chemical and physical properties. Here, we describe early advances in this field and highlight upcoming opportunities and challenges. Both direct intermolecular interactions and those that are mediated by coordinated metal centers or substrates are discussed. These interactions can be additive, but they can also interfere with each other, leading to new assemblies in which electrical potentials vary at distances much larger than those of typical chemical interactions. Earlier spectroscopic and surface measurements have provided partial information on such interfacial effects. In the interim, scanning probe microscopies have assumed defining roles in the field of molecular organization on surfaces, delivering deeper understanding of interactions, structures, and local potentials. Self-assembly is a key strategy to form extended structures on surfaces, advancing nanolithography into the chemical dimension and providing simultaneous control at multiple scales. In parallel, the emergence of graphene and the resulting impetus to explore 2D materials have broadened the field, as surface-confined reactions of molecular building blocks provide access to such materials as 2D polymers and graphene nanoribbons. In this Review, we describe recent advances and point out promising directions that will lead to even greater and more robust capabilities to exploit designer surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».