MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921511939 · doi:10.1002/adfm.201900233

Flexible and Ultrasoft Inorganic 1D Semiconductor and Heterostructure Systems Based on SnIP

2019· article· en· W2921511939 sur OpenAlexafffund
Claudia Ott, Felix Reiter, Maximilian Baumgartner, Markus R. P. Pielmeier, Anna Vogel, Patrick Walke, Stefan Bürger, Michael G. Ehrenreich, Gregor Kieslich, Dominik Daisenberger, Jeff Armstrong, Ujwal Kumar Thakur, Pawan Kumar, Shunda Chen, Davide Donadio, Lisa S. Walter, R. Thomas Weitz, Karthik Shankar, Tom Nilges

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMXene and MAX Phase Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSolar Technologies go HybridDiamond Light Source
Mots-clésMaterials scienceSemiconductorvan der Waals forceHeterojunctionNanotechnologyWater splittingOptoelectronicsMoleculePhotocatalysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low dimensionality and high flexibility are key demands for flexible electronic semiconductor devices. SnIP, the first atomic‐scale double helical semiconductor combines structural anisotropy and robustness with exceptional electronic properties. The benefit of the double helix, combined with a diverse structure on the nanoscale, ranging from strong covalent bonding to weak van der Waals interactions, and the large structure and property anisotropy offer substantial potential for applications in energy conversion and water splitting. It represents the next logical step in downscaling the inorganic semiconductors from classical 3D systems, via 2D semiconductors like MXenes or transition metal dichalcogenides, to the first downsizeable, polymer‐like atomic‐scale 1D semiconductor SnIP. SnIP shows intriguing mechanical properties featuring a bulk modulus three times lower than any IV, III‐V, or II‐VI semiconductor. In situ bending tests substantiate that pure SnIP fibers can be bent without an effect on their bonding properties. Organic and inorganic hybrids are prepared illustrating that SnIP is a candidate to fabricate flexible 1D composites for energy conversion and water splitting applications. SnIP@C3N4 hybrid forms an unusual soft material core–shell topology with graphenic carbon nitride wrapping around SnIP. A 1D van der Waals heterostructure is formed capable of performing effective water splitting.

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 seuil0,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations47
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced Functional MaterialsMême sujetMXene and MAX Phase MaterialsTravaux en français237 207