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Enregistrement W2949323417 · doi:10.1002/anie.201904749

Breaking Parallel Orientation of Rods via a Dendritic Architecture toward Diverse Supramolecular Structures

2019· review· en· W2949323417 sur OpenAlexaff
Ruimeng Zhang, Xueyan Feng, Rui Zhang, Wenpeng Shan, Zebin Su, Jialin Mao, Chrys Wesdemiotis, Jiahao Huang, Xiaoyun Yan, Tong Liu, Tao Li, Mingjun Huang, Zhiwei Lin, An‐Chang Shi, Stephen Z. D. Cheng

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésRodSupramolecular chemistryMoleculeMaterials scienceSelf-assemblyLiquid crystalCrystallographyChemical physicsOrientation (vector space)Soft matterNanostructureNanotechnologyGeometryChemistryCrystal structureOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-assembled nanostructures of rod-like molecules are commonly limited to nematic or layered smectic structures dominated by the parallel arrangement of the rod-like components. Distinct self-assembly behavior of four categories of dendritic rods constructed by placing a tri(hydroxy) group at the apex of dendritic oligo-fluorenes is observed. Designed hydrogen bonding and dendritic architecture break the parallel arrangement of the rods, resulting in molecules with specific (fan-like or cone-like) shapes. While the fan-shaped molecules tend to form hexagonal packing cylindrical phases, the cone-shaped molecules could form spherical motifs to pack into various ordered structures, including the Frank-Kasper A15 phase and dodecagonal quasicrystal. This study provides a model system to engineer diverse supramolecular structures by rod-like molecules and sheds new light into the mechanisms of the formation of unconventional spherical packing structures in soft matter.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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