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Enregistrement W4225010534 · doi:10.3390/ijms23094770

Resolving the Mechanism of Acoustic Plasmon Instability in Graphene Doped by Alkali Metals

2022· article· en· W4225010534 sur OpenAlexafffund
L. Marušić, Ana Kalinić, I. Radović, Josip Jakovac, Z. L. Mišković, Vito Despoja

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog RazvojaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHrvatska Zaklada za Znanost
Mots-clésPlasmonGrapheneDopingMaterials scienceAlkali metalCondensed matter physicsFermi levelChemical physicsNanotechnologyOptoelectronicsPhysicsElectronQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene doped by alkali atoms (ACx) supports two heavily populated bands (π and σ) crossing the Fermi level, which enables the formation of two intense two-dimensional plasmons: the Dirac plasmon (DP) and the acoustic plasmon (AP). Although the mechanism of the formation of these plasmons in electrostatically biased graphene or at noble metal surfaces is well known, the mechanism of their formation in alkali-doped graphenes is still not completely understood. We shall demonstrate that two isoelectronic systems, KC8 and CsC8, support substantially different plasmonic spectra: the KC8 supports a sharp DP and a well-defined AP, while the CsC8 supports a broad DP and does not support an AP at all. We shall demonstrate that the AP in an ACx is not, as previously believed, just a consequence of the interplay of the π and σ intraband transitions, but a very subtle interplay between these transitions and the background screening, caused by the out-of-plane interband C(π)→A(σ) transitions.

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 seuil0,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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