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Enregistrement W2934064382 · doi:10.1139/cjp-2018-0974

Tight binding model of induced band shift in CoO nanoparticles

2019· article· en· W2934064382 sur OpenAlexvenueno aff
C.B. Nelson, Hui Fang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCopper-based nanomaterials and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDangling bondDipoleAmorphous solidMoleculeCrystal (programming language)Tight bindingMolecular physicsChemical physicsPolarChemical polaritySurface (topology)NanoparticleCondensed matter physicsMetalCrystallographyElectronic structureGeometryMaterials scienceQuantum mechanicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently researchers have shown that water splitting occurs in 6 nm particles of Co-O, an effect not seen in the pure crystal, indicating that the band shift in these particles is probably due in part to surface modification. Others have shown that band edges in metal oxide crystals can be shifted up by induced dipoles on the surface. These are created by attaching polar molecules or passive ligands. Here we present a tight binding model that predicts that the observed band shift in Co-O is caused by the formation of local dipole moments, which result from dangling bonds on a distorted surface coupled to attached water molecules. Holding the bond distances fixed, we show that this effect occurs at a variety of bond angles. We show that the most probable angle is [Formula: see text], implying that this technique can be applied to the study of amorphous surfaces.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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