MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206590128 · doi:10.1021/acsnano.1c10122

Bidirectional Phase Transformation of Supramolecular Networks Using Two Molecular Signals

2022· article· en· W4206590128 sur OpenAlexafffund
Daling Cui, Chenghao Liu, Federico Rosei, Dmitrii F. Perepichka

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Chemistry and Catalysis
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSupramolecular chemistryScanning tunneling microscopeMaterials scienceNanotechnologyMoleculePhase (matter)Chemical physicsPhase transitionRealization (probability)NanostructureChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reversible control of molecular self-assembly is omnipresent in adaptive biological systems, yet its realization in artificial systems remains a major challenge. Using scanning tunneling microscopy and density functional theory calculations, we show that a 2D supramolecular network formed by terthienobenzenetricarboxylic acid (TTBTA) can undergo a reversible structural transition between a porous and dense phase in response to different molecular signals (trimethyltripyrazolotriazine (TMTPT) and C60). TMTPT molecules can induce a phase transition from the TTBTA honeycomb to the dense phase, whereas a reverse transition can be triggered by introducing C60 molecules. This response stems from the selective association between signal molecules and TTBTA polymorphs. The successful realization of reversible molecular transformation represents important progress in controlling supramolecular surface nanostructures and could be potentially applicable in various areas of nanotechnology, including phase control, molecular sensing, and “smart” switchable surfaces.

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 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 enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS NanoMême sujetSurface Chemistry and CatalysisTravaux en français237 207