MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2947421109 · doi:10.1021/acsnano.8b09342

Synthesis of WTe<sub>2</sub> Nanowires with Increased Electron Scattering

2019· article· en· W2947421109 sur OpenAlexaff
John M. Woods, David J. Hynek, Pengzi Liu, Min Li, J. Judy

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchU.S. Department of EducationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésNanowireCondensed matter physicsMagnetoresistanceScatteringMaterials scienceMonolayerSuperconductivityAnisotropyElectrical resistivity and conductivityNanotechnologyPhysicsMagnetic fieldQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tungsten ditelluride (WTe2) has many interesting properties such as its extremely large nonsaturating magnetoresistance and quantum spin Hall state in the monolayer limit. The anisotropic crystal structure of WTe2 can allow for isolation of particular crystal directions to study the predicted Weyl states or crystal-symmetry-dependent magnetoresistance when studied at limited dimensions. In particular, the recent demonstration of superconductivity in WTe2 monolayer suggests that realizing nanowire geometry for WTe2 may be important to investigate potential Majorana zero modes predicted in one-dimensional topological superconductors. In this work, we demonstrate a large-yield, low-temperature synthesis of WTe2 nanowires, an approximate one-dimensional system, by converting WO3 nanowires via tellurization. The nanowires are single crystalline and have a higher resistivity than WTe2 exfoliated flakes with similar thickness. The increased resistivity is attributed to increased scattering from imperfect surfaces and higher surface-to-volume ratios of the WTe2 nanowires. We demonstrate that the synthesis method is generalizable to other transition-metal dichalcogenides, laying the foundation for further study of this class of materials in the one-dimensional limit.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,583

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS NanoMême sujet2D Materials and ApplicationsTravaux en français237 207