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Enregistrement W4319836407 · doi:10.1080/00268976.2023.2168468

Structural evolution of dicarbon-silver cluster anions: from flat to 3-dimensional and from attached to core–shell

2023· article· en· W4319836407 sur OpenAlexafffund
Fedor Y. Naumkin

Notice bibliographique

RevueMolecular Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésMetastabilityCluster (spacecraft)Carbon fibersPlanarDiatomic moleculeShell (structure)Spectral lineChemical physicsCore (optical fiber)ChemistryMetalCarbon chainElectronComponent (thermodynamics)Molecular physicsAtomic physicsNanotechnologyMaterials scienceMoleculePhysicsComposite numberComposite materialOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coinage-metal based nanocomposites and interfaces attract much attention due to a variety of technological applications in the areas of materials, catalysis, molecular electronics, etc. In particular, carbon-silver systems exhibit significant prospects for multiple practical uses. The reported study at a DFT level concentrates on such cluster anions with a diatomic carbon component and presents a variety of isomers evolving with size from planar to nonplanar geometries. Structures, stabilities, charge distributions, vertical electron-detachment energies and simulated IR spectra for C2Agn– (n = 4–17) are discussed, with dicarbon attached outside or inserted inside the silver entity. In particular, the spectra show two main bands associated with the relative motions of the carbon and silver parts as a whole and stretching vibration in C2. Their relative intensities are correlated with the structural features of the systems. A sequential mechanism is proposed for formation of the metastable core–shell C2Ag17– species (found to release the carbon core upon electron detachment). The results are believed to be accessible for experimental verification.

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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,493

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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