MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3191585782 · doi:10.1016/j.jcis.2021.07.156

Elucidating the mechanism of dual-fluorescence in carbon dots

2021· article· en· W3191585782 sur OpenAlexafffund
Jun‐Ray Macairan, Tayline V. de Medeiros, Michela Gazzetto, Francisco Yarur Villanueva, Andrea Cannizzo, Rafik Naccache

Notice bibliographique

RevueJournal of Colloid and Interface Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon and Quantum Dots Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesConcordia UniversityCentre québécois sur les matériaux fonctionnelsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorMcGill University
Mots-clésFluorescenceCarbon fibersNanotechnologyMaterials scienceAbsorption (acoustics)FemtosecondFörster resonance energy transferPhotochemistryChemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dots have garnered significant attention owing to their versatile and highly tunable optical properties; however, the origins and the underlying mechanism remains a subject of debate especially for dual fluorescent systems. Here, we have prepared carbon dots from glutathione and formamide precursors via a one-pot solvothermal synthesis. Steady state and dynamic techniques indicate that these dual fluorescent dots possess distinct emissive carbon-core and a molecular states, which are responsible for the blue and red optical signatures, respectively. To further glean information into the fluorescence mechanism, electrochemical analysis was used to measure the bandgaps of the two fluorescent states, while femtosecond transient absorption spectroscopy evidenced the two-state model based on the observed heterogeneity and bimodal spectral distribution. Our findings provide novel and fundamental insights on the optical properties of dual fluorescent dots, which can translate to more effective and targeted application development particularly in bioimaging, multiplexed sensing and photocatalysis.

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations101
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Colloid and Interface ScienceMême sujetCarbon and Quantum Dots ApplicationsTravaux en français237 207