Synthesis, Applications, and Prospects of Graphene Quantum Dots: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Graphene quantum dot (GQD) is one of the youngest superstars of the carbon family. Since its emergence in 2008, GQD has attracted a great deal of attention due to its unique optoelectrical properties. Non-zero bandgap, the ability to accommodate functional groups and dopants, excellent dispersibility, highly tunable properties, and biocompatibility are among the most important characteristics of GQDs. To date, GQDs have displayed significant momentum in numerous fields such as energy devices, catalysis, sensing, photodynamic and photothermal therapy, drug delivery, and bioimaging. As this field is rapidly evolving, there is a strong need to identify the emerging challenges of GQDs in recent advances, mainly because some novel applications and numerous innovations on the ease of synthesis of GQDs are not systematically reviewed in earlier studies. This feature article provides a comparative and balanced discussion of recent advances in synthesis, properties, and applications of GQDs. Besides, current challenges and future prospects of these emerging carbon-based nanomaterials are also highlighted. The outlook provided in this review points out that the future of GQD research is boundless, particularly if upcoming studies focus on the ease of purification and eco-friendly synthesis along with improving the photoluminescence quantum yield and production yield of GQDs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».