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Enregistrement W3215692850 · doi:10.1002/adfm.202108495

Conversion of 2D MXene to Multi‐Low‐Dimensional GerMXene Superlattice Heterostructure

2021· article· en· W3215692850 sur OpenAlexafffund
Alireza Rafieerad, Ahmad Amiri, Weiang Yan, Hossein Eshghi, Sanjiv Dhingra

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMXene and MAX Phase Materials
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Manitoba
Mots-clésHeterojunctionMaterials scienceSuperlatticeNanotechnologyQuantum dotTitanium carbideTitaniumOptoelectronicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Integration of 2D structures into other low‐dimensional materials results in the development of distinct van der Waals heterostructures (vdWHSs) with enhanced properties. However, obtaining 2D–1D–0D vdWHSs of technologically useful next generation materials, transition‐metal carbide MXene and monoelemental Xene nanosheets in a single superlattice heterostructure is still challenging. Here, the fabrication of a new multidimensional superlattice heterostructure “GerMXene” from exfoliated M 3 X 2 T x MXene and hydrogenated germanane (GeH) crystals, is reported. Direct experimental evidence for conversion of hydrothermally activated titanium carbide MXene (A‐MXene) to GerMXene heterostructure through the rapid and spontaneous formation of titanium germanide (TiGe 2 and Ti 6 Ge 5 ) bonds, is provided. The obtained GerMXene heterostructure possesses enhanced surface properties, aqueous dispersibility, and Dirac signature of embedded GeH nanosheets as well as quantum dots. GerMXene exhibits functional bioactivity, electrical conductivity, and negative surface charge, paving ways for its applications in biomedical field, electronics, and energy storage.

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)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0190,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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