Advances in Liquid‐Phase and Intercalation Exfoliations of Transition Metal Dichalcogenides to Produce 2D Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A host of innovative developments in technology have led by 2D materials owing to their remarkable electronic and physical properties which opens doors for advanced research areas and horizons of material science. Among these materials, transitional metal dichalcogenides (TMDCs) e.g., MoS2, WS2, MoSe2, and WSe2, are reflected as promising candidates of 2D family. Despite significant achievements, the primary challenge is to produce these 2D materials with high purity, massive yield, and well‐controlled structure that lead to fundamental research as well as industrial applications in an efficient and scalable way. A variety of techniques have been employed to develop 2D‐TMDCs, such as mechanical exfoliation, chemical vapor deposition, and chemical exfoliations. Among state‐of‐the‐art synthetic protocols, chemical exfoliations including Liquid‐phase and intercalation isolations of TMDCs are deliberated as promising solutions for high yield, great performance, low cost, and excellent up‐scalability. Herein, a succinct and comprehensive survey of recent progress in chemical exfoliation routes is presented with the processing techniques, strategic design for exfoliations, and mechanisms of individual approaches. The focus of this review is to fulfill the gap in recent reviews such as underlying mechanisms, chemistries, and critical hurdles with effective solutions in performing chemical exfoliations and suggesting a framework for future studies of TMDCs’ advanced applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».