Dipole-induced effects on charge transfer and charge transport. Why do molecular electrets matter?
Notice bibliographique
Résumé
Charge transfer (CT) and charge transport (CTr) are at the core of life-sustaining biological processes and of processes that govern the performance of electronic and energy-conversion devices. Electric fields are invaluable for guiding charge movement. Therefore, as electrostatic analogues of magnets, electrets have unexplored potential for generating local electric fields for accelerating desired CT processes and suppressing undesired ones. The notion about dipole-generated local fields affecting CT has evolved since the middle of the 20th century. In the 1990s, the first reports demonstrating the dipole effects on the kinetics of long-range electron transfer appeared. Concurrently, the development of molecular-level designs of electric junctions has led the exploration of dipole effects on CTr. Biomimetic molecular electrets such as polypeptide helices are often the dipole sources in CT systems. Conversely, surface-charge electrets and self-assembled monolayers of small polar conjugates are the preferred sources for modifying interfacial electric fields for controlling CTr. The multifaceted complexity of such effects on CT and CTr testifies for the challenges and the wealth of this field that still remains largely unexplored. This review outlines the basic concepts about dipole effects on CT and CTr, discusses their evolution, and provides accounts for their future developments and impacts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».