MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3032032082 · doi:10.1002/advs.202000310

Solution–Liquid–Solid Growth and Catalytic Applications of Silica Nanorod Arrays

2020· article· en· W3032032082 sur OpenAlexafffund
Yaosi Fang, Kangxiao Lv, Zhao Li, Ning Kong, Shenghua Wang, Ao‐Bo Xu, Zhiyi Wu, Fengluan Jiang, Chaoran Li, Geoffrey A. Ozin, Le He

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanorodMaterials scienceNanostructureNanotechnologyWaferFabricationSubstrate (aquarium)Chemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As an analogue to the vapor–liquid–solid process, the solution–liquid–solid (SLS) method offers a mild solution‐phase route to colloidal 1D nanostructures with controlled sizes, compositions, and properties. However, direct growth of 1D nanostructure arrays through SLS processes remains in its infancy. Herein, this study shows that SLS processes are also suitable for the growth of nanorod arrays on the substrate. As a proof of concept, seedless growth of silica nanorod arrays on a variety of hydrophilic substrates such as pristine and oxide‐modified glass, metal sheets, Si wafers, and biaxially oriented polypropylene film are demonstrated. Also, the silica nanorod arrays can be used as a new platform for the fabrication of catalysts for photothermal CO2 hydrogenation and the reduction of 4‐nitrophenol reactions. This work offers some fundamental insight into the SLS growth process and opens a new avenue for the mild preparation of functional 1D nanostructure arrays for various applications.

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 seuil0,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced ScienceMême sujetQuantum Dots Synthesis And PropertiesTravaux en français237 207