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Enregistrement W4243295516 · doi:10.1002/ange.201507176

Energy Migration Upconversion in Manganese(II)‐Doped Nanoparticles

2015· article· en· W4243295516 sur OpenAlexaff
Xiyan Li, Xiaowang Liu, Daniel M. Chevrier, Xian Qin, Xiaoji Xie, Shuyan Song, Hongjie Zhang, Peng Zhang, Xiaogang Liu

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMinistry of Education - SingaporeNational Natural Science Foundation of ChinaAgency for Science, Technology and Research
Mots-clésPhoton upconversionLanthanideMaterials scienceExcitationDopingNanoparticleIonManganeseAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChemistryOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report the synthesis and characterization of cubic NaGdF 4 :Yb/Tm@NaGdF 4 :Mn core–shell structures. By taking advantage of energy transfer through Yb→Tm→Gd→Mn in these core–shell nanoparticles, we have realized upconversion emission of Mn 2+ at room temperature in lanthanide tetrafluoride based host lattices. The upconverted Mn 2+ emission, enabled by trapping the excitation energy through a Gd 3+ lattice, was validated by the observation of a decreased lifetime from 941 to 532 μs in the emission of Gd 3+ at 310 nm ( 6 P 7/2 → 8 S 7/2 ). This multiphoton upconversion process can be further enhanced under pulsed laser excitation at high power densities. Both experimental and theoretical studies provide evidence for Mn 2+ doping in the lanthanide‐based host lattice arising from the formation of F − vacancies around Mn 2+ ions to maintain charge neutrality in the shell layer.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,518

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 savante0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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