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Enregistrement W3095520018 · doi:10.1002/anie.202012537

Rational Synthesis of 1D Hyperbranched Heterostructures with Enhanced Optoelectronic Performance

2020· article· en· W3095520018 sur OpenAlexaff
Xuefei Li, Yadong Zhang, Li Zhai, Chen‐Lei Tao, Dan Xu, Zhangyan Mu, Mengning Ding, Xue‐Jun Wu

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHeterojunctionMaterials scienceNanotechnologyNanowireRational designOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One-dimensional (1D) hyperbranched heterostructures (HBHSs) with abundant interfaces are rendered with various interfacial phenomena and functionalities. However, the rational synthesis of 1D HBHSs with desired spatial architecture and specific interface remains a great challenge. Here, we report a seeded growth method for controlled synthesis of two extraordinary types of HBHSs, in which high-intensity of CdS branches selectively grow on 1D nanowire (NW) trunks with different growth behaviors. The composition of the HBHSs can be further tuned by combining with cation exchange method, which enriches the variety of the HBHSs. The optoelectronic devices based on a single HBHS were fabricated and exhibit a better photoresponse performance compared with that of a single NW trunk. This advance provides a strategy for the controlled synthesis HBHSs with complex morphology and offers a platform for exploring their applications for photo harvesting and conversion.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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