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Enregistrement W4303628434 · doi:10.3390/coatings12101486

In Situ Growth of PbS Nanoparticles without Organic Linker on ZnO Nanostructures via Successive Ionic Layer Adsorption and Reaction (SILAR)

2022· article· en· W4303628434 sur OpenAlexaff
Basma El Zein, Mutalifu Abulikemu, Ahmad S. Barham, Alia Al-Kilani, Mohammed I. Alkhatab, Samir M. Hamdan, El Hadj Dogheche, Ghassan E. Jabbour

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanowireNanoparticleChemical engineeringNanotechnologyBand gapPhotoluminescenceLead sulfideSemiconductorTransmission electron microscopyQuantum dotAdsorptionIonic bondingScanning electron microscopeNanostructureSelected area diffractionOptoelectronicsChemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process of effective solar energy harvesting and conversion requires efficient photon absorption, followed by charge generation and separation, then electron transfer. Nanostructured materials have been considered as potential building blocks for the development of future generations of solar cells. Much attention has been given to wide-bandgap semiconductor nanowires, combined and sensitized with low-bandgap semiconductors effectively attached to the nanowires for low-cost and highly efficient solar cells. Here, the in situ growth of lead sulfide (PbS) nanoparticles on the surface of zinc oxide (ZnO) nanowires grown by the Successive Ionic Layer Adsorption and Reaction (SILAR) technique is presented for different numbers of cycles. The morphology and structure of PbS nanoparticles are confirmed by Scanning Electron Microscopy (SEM), revealing the decoration of the nanowires with the PbS nanoparticles, Transmission Electron Microscopy (TEM) and HR-TEM, showing the tight attachment of PbS nanoparticles on the surface of the ZnO nanowires. The Selected Area Electron Diffraction (SAED) confirms the crystallization of the PbS. Photoluminescence spectra show a broad and more intense deep-level emission band.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,371

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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