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Enregistrement W3203246719 · doi:10.1021/acsanm.1c01974

Solvent-Exfoliated Hexagonal Boron Nitride Nanoflakes for Quantum Emitters

2021· article· en· W3203246719 sur OpenAlexaff
Yongliang Chen, Mika T. Westerhausen, Chi Li, Simon White, Carlo Bradac, Avi Bendavid, Milos Toth, Igor Aharonovich, Toan Trong Tran

Notice bibliographique

RevueACS Applied Nano Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésExfoliation jointMaterials scienceNanotechnologyHexagonal boron nitrideFabricationSolventImpurityHexagonal crystal systemBoron nitrideQuantum yieldChemical engineeringOptoelectronicsGrapheneChemistryCrystallographyOrganic chemistryOpticsPhysicsFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum emitters in hexagonal boron nitride (hBN) flakes have recently emerged as a promising platform for nanophotonic and quantum applications. The solvent-exfoliation process of these flakes has, however, remained largely unexplored. In this work, we demonstrate a surfactant-assisted exfoliation technique in an aqueous solution to exfoliate a variety of commercially available hBN powders into hBN nanoflakes. We show that the selection of hBN powder greatly impacts the optical properties of the resultant quantum emitters embedded in exfoliated hBN nanoflakes. We find that the sample with the best optical performance also shows the lowest impurity levels in its starting hBN powder. Our study provides further insight into quantum emitter fabrication in hBN and tailoring of their optical properties.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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