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Enregistrement W3084957112 · doi:10.1039/d0nr05674j

Tuning the magnetism of gold nanoparticles by changing the thiol coating

2020· article· en· W3084957112 sur OpenAlexafffund
Pengcheng Dong, Elizabeth A. Fisher, Maria‐Victoria Meli, Simon Trudel

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensSackville Memorial HospitalMount Allison UniversityCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMagnetismCoatingThiolNanoparticleMaterials scienceColloidal goldNanotechnologyFerromagnetismMagnetic nanoparticlesChemistryCondensed matter physicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Room-temperature ferromagnetic behaviour has been reported in nanoscale materials expected to be diamagnetic, including gold. However, it is yet unclear which factors (size, shape, surface coating) predominantly influence the magnitude of the magnetic response. In this work, we study the magnetic and electronic properties of similarly-sized gold nanoparticles (Au NPs) coated with four different n-alkanethiols, as well as hydroxyl- and carboxyl-functionalized alkanethiols using superconducting quantum interference device (SQUID) magnetometry and ultraviolet photoelectron spectroscopy (UPS). We find room-temperature behaviour (hysteresis in magnetization vs. field strength loops) in all samples, as well as large effective magnetic anisotropy. Importantly, we find the nanoparticles coated with polar chain end-groups (-OH and -COOH) show markedly higher magnetization; this increased magnetization correlates with a higher work function. This work establishes chemical handles to enhance magnetism in nanoscale gold particles.

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 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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