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Enregistrement W4206759950 · doi:10.1039/d1nh00523e

Stable graphene oxide hydrophobic photonic liquids

2022· article· en· W4206759950 sur OpenAlexafffund
Yi-Tao Xu, Joyce Li, Mark J. MacLachlan

Notice bibliographique

RevueNanoscale Horizons · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotonic Crystals and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGrapheneOxidePhotonicsMaterials scienceNanotechnologyChemical engineeringOptoelectronicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene oxide (GO) is an important nanomaterial for producing photonic liquids due to its ability to display full-color reflections in water. However, the poor stability of GO photonic liquids and unsatisfactory dispersibility of GO nanosheets in hydrophobic liquid media have been significant drawbacks to developing photonic materials based on GO. Here, stable GO hydrophobic photonic liquids are demonstrated for the first time. GO nanosheets are directed into different hydrophobic liquid media, including reactive liquid precursors like tetraethoxysilane and ethyl acrylate, in the presence of phase transfer additives. These liquids exhibit tunable reflection wavelength up to ∼1300 nm with improved stability relative to aqueous GO photonic suspensions at elevated temperatures or under ambient conditions. Supported by an entropy-driven depletion mechanism, hydrophobic additives can effectively mediate the self-assembly of GO to produce tunable photonic liquids without the need to adjust GO concentrations. Furthermore, simultaneous infrared and visible light reflection can be achieved, enabling infrared photonic GO liquids to display visible colors. The improved stability and tunable photonic properties of hydrophobic GO liquids will open a way for developing GO-based optical materials and devices.

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 seuil0,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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