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Enregistrement W4293592058 · doi:10.1038/s42004-022-00723-2

Large emergent optoelectronic enhancement in molecularly cross-linked gold nanoparticle nanosheets

2022· article· en· W4293592058 sur OpenAlexafffund
Steven Gravelsins, Myung Jin Park, M. Niewczas, Seok‐Ki Hyeong, Seoung‐Ki Lee, Aftab Ahmed, Al-Amin Dhirani

Notice bibliographique

RevueCommunications Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMaterials scienceNanoparticleDielectricMoleculeColloidal goldNanotechnologyQuantum dotChemical physicsOptoelectronicsChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A central goal in molecular electronics and optoelectronics is to translate tailorable molecular properties to larger materials and to the device level. Here, we present a method to fabricate molecularly cross-linked, self-assembled 2D nanoparticle sheets (X-NS). Our method extends a Langmuir approach of self-assembling gold nanoparticle (NP) arrays at an air-water interface by replacing the liquid sub-phase to an organic solvent to enable cross-linking with organic molecules, and then draining the sub-phase to deposit films. Remarkably, X-NS comprising conjugated oligophenylene dithiol cross-linkers (HS-(C6H4)n-SH, 1 ≤ n ≤ 3) exhibit increasing conductance with molecule length, ~6 orders of magnitude enhancement in UV-Vis extinction coefficients, and photoconductivity with molecule vs. NP contributions varying depending on the excitation wavelength. Finite difference time domain (FDTD) analyses and control measurements indicate that these effects can be modeled provided the local complex dielectric constant is strongly modified upon cross-linking. This suggests quantum hybridization at a molecule–band (q-MB) level. Given the vast number of molecules and nano-building blocks available, X-NS have potential to significantly increase the range of available 2D nanosheets and associated quantum 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 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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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