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Enregistrement W4394871016 · doi:10.1088/1361-6528/ad3fc4

<i>In situ</i> cell-scale probing nucleation, growth and evolution of CsPbBr<sub>3</sub> nanowires by optical absorption spectroscopy

2024· article· en· W4394871016 sur OpenAlexaff
Yan Bai, Heqian Wu, Dengke Wang, Mei Liu, Zheng‐Hong Lu, Huaiyi Ding

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesApplied Basic Research Foundation of Yunnan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceNucleationNanowireIn situAbsorption (acoustics)SpectroscopyAbsorption spectroscopyOptoelectronicsNanotechnologyOpticsThermodynamicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The growth kinetics of colloidal lead halide perovskite nanomaterials are an integral part of their applications, remains poorly understood due to complex nucleation processes and lack of in situ size monitoring method. Here we demonstrated that absorption spectra can be used to observe in situ growth processes of ultrathin CsPbBr3 nanowires in solution with reference to the effective mass infinite deep square potential well model. By means of this method, we have found that the ultrathin nanowires, fabricated by hot injection method, were firstly formed within one minute. Subsequently, they merge with each other into a thicker structure with increasing reaction time. We revealed that the nucleation, growth, and merging of the CsPbBr3 nanowires are determined by the acid concentration and ligand chain length. At lower acidity, the critical nucleation size of the nanowire is smaller, while the shorter the ligand chain length, the faster the merging among the nanowires. Moreover, the merging mode between nanowires changed with their nucleation size. This growth kinetics of CsPbBr3 nanowires provides a reference for optimizing the synthesis conditions to obtain the one-dimensional CsPbBr3 with desired size, thus enabling accurate control of the nanowire shape.

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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