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Enregistrement W2971442759 · doi:10.1039/c9cp03730f

Insight into the hybrid luminescence showed by carbon dots and molecular fluorophores in solution

2019· article· en· W2971442759 sur OpenAlexaff
Ricardo M. S. Sendão, Diana M. A. Crista, Ana Carolina P. Afonso, María del Valle Martínez de Yuso, Manuel Algarra, Luís Pinto da Silva

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon and Quantum Dots Applications
Établissements canadiensMcGill-Queen's University Press
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésLuminescenceCarbon fibersNanotechnologyQuantum dotMaterials scienceChemistryPhotochemistryChemical engineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dots have attracted great attention from the research community given their very attractive luminescent properties. However, the recent discovery that some of these properties may result from fluorescent impurities originating from the synthesis process, and not from the carbon dots themselves, constitute a significant setback to our knowledge of these materials. Herein, we proceeded to the study of carbon dots generated from citric acid and urea via a microwave-assisted synthesis, focusing on their analysis by AFM, HR-TEM, XPS, FT-IR, ESI-MS, UV-Vis and fluorescence spectroscopy. We have found that this synthesis process does generate molecular fluorophores that can mask the luminescence of the carbon dots. More importantly, our data demonstrates that when present in the same solution, the carbon dots and these fluorophores do not behave as separated species with individual emission. Instead, they interact to produce a hybrid luminescence, which excited state properties and reactivity are different from the properties of the individual species. These results indicate the possibility for the development of hybrid materials composed by carbon dots and related molecular fluorophores with new and improved properties.

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations64
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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