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Enregistrement W4224103215 · doi:10.1002/smll.202200414

A Confinement‐Driven Nucleation Mechanism of Metal Oxide Nanoparticles Obtained via Thermal Decomposition in Organic Media

2022· article· en· W4224103215 sur OpenAlexfundno aff
Geoffrey Cotin, Benoı̂t Heinrich, Francis Perton, Céline Kiefer, Grégory Francius, Damien Mertz, Barbara Freis, Benoît P. Pichon, Jean‐Marc Strub, Sarah Cianférani, Nathaly Ortiz Peña, Dris Ihiawakrim, David Portehault, Ovidiu Ersen, Amir Khammari, Matthieu Picher, Florian Banhart, Clément Sánchez, Sylvie Bégin‐Colin

Notice bibliographique

RevueSmall · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCHIST-ERAInstitut National Du CancerUniversiti Teknikal Malaysia MelakaChina Scholarship CouncilUniversité de LorraineUniversité de StrasbourgConseil Régional d'AlsaceAgence Nationale de la RechercheCentre National de la Recherche ScientifiqueCNIBEquipex
Mots-clésNucleationNanoreactorNanoparticleMaterials scienceStearateThermal decompositionChemical engineeringOxideNanotechnologyChemistryOrganic chemistryComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal decomposition is a very efficient synthesis strategy to obtain nanosized metal oxides with controlled structures and properties. For the iron oxide nanoparticle synthesis, it allows an easy tuning of the nanoparticle's size, shape, and composition, which is often explained by the LaMer theory involving a clear separation between nucleation and growth steps. Here, the events before the nucleation of iron oxide nanocrystals are investigated by combining different complementary in situ characterization techniques. These characterizations are carried out not only on powdered iron stearate precursors but also on a preheated liquid reaction mixture. They reveal a new nucleation mechanism for the thermal decomposition method: instead of a homogeneous nucleation, the nucleation occurs within vesicle-like-nanoreactors confining the reactants. The different steps are: 1) the melting and coalescence of iron stearate particles, leading to "droplet-shaped nanostructures" acting as nanoreactors; 2) the formation of a hitherto unobserved iron stearate crystalline phase within the nucleation temperature range, simultaneously with stearate chains loss and Fe(III) to Fe(II) reduction; 3) the formation of iron oxide nuclei inside the nanoreactors, which are then ejected from them. This mechanism paves the way toward a better mastering of the metal oxide nanoparticles synthesis and the control of their 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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