Chirality-Induced Spin Selectivity in Supramolecular Chirally Functionalized Graphene
Notice bibliographique
Résumé
Chiral graphene hybrid materials have attracted significant attention in recent years due to their various applications in the areas of chiral catalysis, chiral separation and recognition, enantioselective sensing, etc. On the other hand, chiral materials are also known to exhibit chirality-dependent spin transmission, commonly dubbed "chirality induced spin selectivity" or CISS. However, CISS properties of chiral graphene materials are largely unexplored. As such, it is not clear whether graphene is even a promising material for the CISS effect given its weak spin-orbit interaction. Here, we report the CISS effect in chiral graphene sheets, in which a graphene derivative (reduced graphene oxide or rGO) is noncovalently functionalized with chiral Fmoc-FF (Fmoc-diphenylalanine) supramolecular fibers. The graphene flakes acquire a "conformational chirality" postfunctionalization, which, combined with other factors, is presumably responsible for the CISS signal. The CISS signal correlates with the supramolecular chirality of the medium, which depends on the thickness of graphene used. Quite interestingly, the noncovalent supramolecular chiral functionalization of conductive materials offers a simple and straightforward methodology to induce chirality and CISS properties in a multitude of easily accessible advanced conductive materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».