MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3202015992 · doi:10.1002/adfm.202106529

Wet Chemistry Vitrification and Metal‐to‐Semiconductor Transition of 2D Gray Arsenene Nanoflakes

2021· article· en· W3202015992 sur OpenAlexaff
Yi Hu, Xinzhu Wang, Zheng‐Hang Qi, Susu Wan, Junchuan Liang, Qingqing Jia, Daocheng Hong, Yuxi Tian, Jing Ma, Zuoxiu Tie, Zhong Jin

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Jiangsu Province
Mots-clésMaterials scienceBand gapNanomaterialsPhotoluminescenceSemiconductorNanotechnologyOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To manipulate the electrical and optical properties of 2D materials via engineering their phases and crystallinity is of great significance for the construction of nanodevices with versatile functions. Herein, the controllable transformation of semimetallic gray arsenene nanoflakes into semiconducting vitreous arsenene nanoflakes via a wet chemistry vitrification method is reported. Experimental studies and theoretical simulations reveal that the vitrification of gray arsenene nanoflakes is attributed to the consumption of arsenic atoms by aqueous HF via the trigger of dissolved oxygen, resulting in a significant variation of band structure rendered by the formation of atomic structure disorderliness and arsenic atom defects/vacancies. Unlike the semimetallic features of pristine gray arsenene nanoflakes, the as‐prepared vitreous arsenene nanoflakes exhibit a strong photoluminescence peak centered at 635 nm corresponding to an optical band gap of 1.95 eV, and the field‐effect transistors based on vitreous arsenene nanoflakes also exhibit definitely p ‐type semiconducting characteristics with a carrier mobility of ≈159.1 cm 2 V −1 s −1 . The wet chemistry induced vitrification of gray arsenene nanoflakes presents an efficient strategy to regulate the electrical and optical properties of arsenene nanoflakes, providing new insights for the interface and band structure engineering of 2D nanomaterials.

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced Functional MaterialsMême sujet2D Materials and ApplicationsTravaux en français237 207