Silver Nanocubes Coated in Ceria: Core/Shell Size Effects on Light-Induced Charge Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plasmonic sensitization of semiconductors is an attractive approach to increase light-induced photocatalytic performance; one method is to use plasmonic nanostructures in core@shell geometry. The occurrence and mechanism of synergetic effects in photocatalysis of such geometries are under intense debate and proposed to occur either through light-induced charge transfer (CT) or through thermal effects. This study focuses on the relation between the dimensions of Ag@CeO2 nanocubes, the wavelength-dependent efficiency, and the mechanism of light-induced direct CT. A 4-mercaptobenzoic acid (4-MBA) linker between core and shell acts as a Raman probe for CT. For all Ag@CeO2 nanocubes, CT increases with decreasing excitation wavelength, with notable increase at and below 514 nm. This is fully explainable by CT from silver to the 4-MBA LUMO, with the increase for excitation wavelengths that exceed the Ag/4-MBA LUMO gap of 2.28 eV (543 nm). A second general trend observed is an increase in CT yield with ceria shell thickness, which is assigned to relaxation of the excited electron further into the ceria conduction band, potentially producing defects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».