Nanomolecularly-induced Effects at Titania/Organo-Diphosphonate Interfaces for Stable Hybrid Multilayers with Emergent Properties
Notice bibliographique
Résumé
Nanoscale hybrid inorganic-organic multilayers are attractive for accessing emergent phenomena and properties through superposition of nanomolecularly-induced interface effects for diverse applications. Here, we demonstrate the effects of interfacial molecular nanolayers (MNLs) of organo-diphosphonates on the growth and stability of titania nanolayers during the synthesis of titania/MNL multilayers by sequential atomic layer deposition and single-cycle molecular layer deposition. Interfacial organo-diphosphonate MNLs result in ∼20-40% slower growth of amorphous titania nanolayers and inhibit anatase nanocrystal formation from them when compared to amorphous titania grown without MNLs. Both these effects are more pronounced in multilayers with aliphatic backbone-MNLs and likely related to impurity incorporation and incomplete reduction of the titania precursor indicated by our spectroscopic analyses. In contrast, both MNLs result in two-fold higher titania nanolayer roughness, suggesting that roughening is primarily due to MNL bonding chemistry. Such MNL-induced effects on inorganic nanolayer growth rate, roughening, and stability are germane to realizing high-interface-fraction hybrid nanolaminate multilayers.
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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 ».