Organic Thin‐Film Transistors as Cannabinoid Sensors: Effect of Analytes on Phthalocyanine Film Crystallization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With a growing international trend of Cannabis legalization, there is a present need for on‐the‐spot, low cost, and rapid detection of cannabinoids. Here, relationships between thin‐films of phthalocyanines (Pcs) with a variety of central, peripheral, and axial substituents and their response to the cannabinoid Δ9‐tetrahydrocannabinol (THC), with and without a cannabinoid‐sensitive chromophore (Fast Blue BB) are investigated through organic thin‐film transistor (OTFT) performance. X‐ray diffraction and UV–vis absorption spectroscopy measurements demonstrate significantly altered film morphologies and the formation of new crystal orientations in response to analytes, which are corroborated by scanning electron microscopy. Electron paramagnetic resonance further corroborates shifting crystal structures in response to THC and also reveals the formation and promotion of Pc radical species through THC‐metal coordination. With exposure to THC, aluminum chloride Pc generates the largest physical film changes as well as the largest changes in OTFT performance. These findings suggest that the semiconductor thin‐film morphologies in Pc‐based OTFT sensors are not static in the presence of analytes and that the sensing response is driven both by strong analyte‐Pc coordination and bulk film restructuring to accommodate these interactions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».