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Enregistrement W4293217312 · doi:10.3390/ma15175864

Synthesis and Spatial Order Characterization of Controlled Silica Particle Sizes Organized as Photonic Crystals Arrays

2022· article· en· W4293217312 sur OpenAlexafffund
Silvia Adriana Estrada Alvarez, Isabella Guger, Jana Febbraro, Ayse Turak, Hong‐Ru Lin, Yolanda Salinas, Oliver Brüggemann

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotonic Crystals and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and Innovation
Mots-clésDispersityMaterials scienceNucleationPhotonic crystalHomogeneity (statistics)NanotechnologyParticle sizeParticle (ecology)Chemical physicsChemical engineeringOptoelectronicsChemistryPolymer chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural occurrence of precious opals, consisting of highly organized silica particles, has prompted interest in the synthesis and formation of these structures. Previous research has shown that a highly organized photonic crystal (PhC) array is only possible when it is based on a low polydispersity index (PDI) sample of particles. In this study, a solvent-only variation method is used to synthesize different sizes of silica particles (SiPs) by following the traditional sol-gel Stöber approach. The controlled rate of the addition of the reagents promoted the homogeneity of the nucleation and growth of the spherical silica particles, which in turn yielded a low PDI. The opalescent PhC were obtained via self-assembly of these particles using a solvent evaporation method. Analysis of the spatial statistics, using Voronoi tessellations, pair correlation functions, and bond order analysis showed that the successfully formed arrays showed a high degree of quasi-hexagonal (hexatic) organization, with both global and local order. Highly organized PhC show potential for developing future materials with tunable structural reflective properties, such as solar cells, sensing materials, and coatings, among others.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,982

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)0,0190,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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