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Enregistrement W4402676837 · doi:10.1021/jacs.4c07418

Distortion Engineering: A Strategy to Modulate Molecular Upconversion with Molecular Cluster-Aggregates

2024· article· en· W4402676837 sur OpenAlexafffund
Diogo A. Gálico, Alexandros A. Kitos, Rayan Ramdani, Jeffrey S. Ovens, Muralee Murugesu

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryCluster (spacecraft)Photon upconversionDistortion (music)Molecular engineeringNanotechnologyOptoelectronicsIonOrganic chemistryComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rational engineering of molecules is a powerful chemistry tool of pivotal importance in the fields of molecular magnetism and luminescence. Hence, systems that can be modulated via molecular engineering and composition control are expected to present extra versatility regarding the tunability of their properties. This is the case with molecular cluster aggregates (MCAs), high nuclearity molecular compounds. Herein, we demonstrate how the union of both strategies, namely, composition control and molecular engineering, can be employed to enhance molecular upconversion in MCAs. This was achieved by doping a {Gd 8 Er 2 Yb 10 } MCA with Ce III ions. By replacement of the optically silent Gd III ions with Ce III, the upconversion mechanism is modified due to Ce III -mediated cross-relaxation. In addition to this effect, we could also engineer the degree of metal site distortion due to the larger size of Ce III ions, relaxing the selection rules and impacting the upconversion quantum yield and luminescent thermometry. Opto-structural correlations demonstrate that the presented molecular engineering strategy can be used to enhance the performance of molecular upconverters.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,444

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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