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Enregistrement W3005102041 · doi:10.3390/c6010007

Fluorescence and Physico-Chemical Properties of Hydrogenated Detonation Nanodiamonds

2020· article· en· W3005102041 sur OpenAlexfundno aff
Giannis Thalassinos, Alastair Stacey, Nikolai Dontschuk, Billy J. Murdoch, Edwin Mayes, Hugues A. Girard, Ibrahim Munkaila Abdullahi, Lars Thomsen, Anton Tadich, Jean‐Charles Arnault, Vadym N. Mochalin, Brant C. Gibson, Philipp Reineck

Notice bibliographique

RevueC – Journal of Carbon Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilRMIT UniversityAustralian National Fabrication FacilityAustralian Nuclear Science and Technology OrganisationOntario Ministry of Natural Resources and ForestryAustralian Synchrotron
Mots-clésDetonationSpectroscopyFluorescence spectroscopyMaterials scienceDiamondFluorescenceInfrared spectroscopyAnalytical Chemistry (journal)HydrogenNanoparticleNanotechnologyChemical engineeringChemistryExplosive materialOrganic chemistryComposite materialOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogenated detonation nanodiamonds are of great interest for emerging applications in areas from biology and medicine to lubrication. Here, we compare the two main hydrogenation techniques—annealing in hydrogen and plasma-assisted hydrogenation—for the creation of detonation nanodiamonds with a hydrogen terminated surface from the same starting material. Synchrotron-based soft X-ray spectroscopy, infrared absorption spectroscopy, and electron energy loss spectroscopy were employed to quantify diamond and non-diamond carbon contents and determine the surface chemistries of all samples. Dynamic light scattering was used to study the particles’ colloidal properties in water. For the first time, steady-state and time-resolved fluorescence spectroscopy analysis at temperatures from room temperature down to 10 K was performed to investigate the particles’ fluorescence properties. Our results show that both hydrogenation techniques produce hydrogenated detonation nanodiamonds with overall similar physico-chemical and fluorescence 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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