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Enregistrement W4280614736 · doi:10.1016/j.isci.2022.104421

High-quality full-color carbon quantum dots synthesized under an unprecedentedly mild condition

2022· article· en· W4280614736 sur OpenAlexaff
Yuan-Jun Tong, Lu-Dan Yu, Yanjun Huang, Yutong Li, Nan Li, Qi Fu, Yu‐Xin Ye, Fang Zhu, Janusz Pawliszyn, Jian-Qiao Xu, Gangfeng Ouyang

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon and Quantum Dots Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum yieldPhotoluminescenceAmine gas treatingFluorescenceCarbon fibersYield (engineering)DiodeMaterials scienceLight-emitting diodeOptoelectronicsCarbon quantum dotsBar (unit)ChemistryQuantum dotNanotechnologyPhotochemistryOpticsOrganic chemistryComposite materialComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon quantum dots (CQDs) are highly promising to be applied in light-emitting, chemosensing, and other cutting-edge domains. Herein, we successfully fabricate high-quality full-color CQDs under unprecedentedly low temperature and pressure (85°C, 1.88 bar). Stable and narrow fluorescent emissions ranging from blue to green and red light were realized by simple amine engineering, which were further mixed into white-light CQDs with the absolute photoluminescent quantum yield reaching 19.2%. The average mass yield of the CQDs reached 69.0%. The optical performances demonstrated that the CQDs possessed uniform luminescent centers and dominant radiative decay channels. Component analysis further suggested that dehydrated condensation between carboxyl and amine groups directed the growth of the CQDs. By utilizing the CQDs, full-color light-emitting diodes and logic gate sensors were developed. This study paves an important step for promoting the application of CQDs by providing an energy-efficient, safe, and productive synthetic strategy.

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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