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Enregistrement W2890192850 · doi:10.1038/s41467-018-06395-8

Modulating the hierarchical fibrous assembly of Au nanoparticles with atomic precision

2018· article· en· W2890192850 sur OpenAlexaff
Qi Li, Jake C. Russell, Tian‐Yi Luo, Xavier Roy, Nathaniel L. Rosi, Yan Zhu, Rongchao Jin

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchNational Defense Science and Engineering GraduateNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of Defense
Mots-clésCounterionNanoparticleNanotechnologySelf-assemblyMaterials scienceAtom (system on chip)Chemical physicsChemistryIonComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ability to modulate nanoparticle (NP) assemblies with atomic precision is still lacking, which hinders us from creating hierarchical NP organizations with desired properties. In this work, a hierarchical fibrous (1D to 3D) assembly of Au NPs (21-gold atom, Au21) is realized and further modulated with atomic precision via site-specific tailoring of the surface hook (composed of four phenyl-containing ligands with a counteranion). Interestingly, tailoring of the associated counterion significantly changes the electrical transport properties of the NP-assembled solids by two orders of magnitude due to the altered configuration of the interacting π–π pairs of the surface hooks. Overall, our success in atomic-level modulation of the hierarchical NP assembly directly evidences how the NP ligands and associated counterions can function to guide the 1D, 2D, and 3D hierarchical self-assembly of NPs in a delicate manner. This work expands nanochemists’ skills in rationally programming the hierarchical NP assemblies with controllable structures and properties.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations101
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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