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Enregistrement W2909429949 · doi:10.1021/acs.chemmater.8b03074

Silicon Nanoparticles: Are They Crystalline from the Core to the Surface?

2019· article· en· W2909429949 sur OpenAlexafffund
Alyxandra Thiessen, Michelle Ha, Riley W. Hooper, Haoyang Yu, Anton O. Oliynyk, Jonathan G. C. Veinot, Vladimir K. Michaelis

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésX-ray photoelectron spectroscopySiliconMaterials scienceNanoparticlePhotoluminescenceFourier transform infrared spectroscopyNanotechnologyPhotovoltaicsSpectroscopyQuantum dotCrystalline siliconChemical engineeringNanostructureOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon nanoparticles (SiNPs) are biologically compatible, metal-free quantum dots that exhibit size and surface tailorable photoluminescence. The nanostructure of these materials influences their optical, chemical, and material properties and hence plays an important role in their future-generation applications in sensors, battery electrodes, optical materials, and contrast agents, among others. In this work, we employ a complement of methods including X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), bright-field transmission electron microscopy (TEM), powder X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared spectroscopy, and 29 Si solid-state nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy to interrogate the bulk structure of hydride-terminated SiNPs (H-SiNPs) ranging from 3 to 64 nm in diameter and effectively probe their surface. By applying these methods, we have demonstrated that H-SiNPs consist of a size dependent layered structure made up of surface, subsurface, and core silicon regimes. The surface silicon species are manifested by a broad underlying feature in the corresponding 29 Si NMR spectra between −80 to −120 ppm for small nanoparticles (NPs), whereas the sharp resonance at higher frequency (ca. −80.9 ppm, 1 ppm full-width at half-maximum) present in large NPs is attributed to a well-ordered crystalline silicon core. A critical size junction has been identified for 9 nm H-SiNPs, where XPS and NMR show features arising from surface, subsurface, and core silicon species features arising from surface, subsurface, and core silicon species. This structural insight provides essential understanding and potential advancement in the development of SiNP-based applications in photovoltaics, battery anodes, and sensors.

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations75
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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