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Enregistrement W4403061904 · doi:10.1021/acsanm.4c05118

The Role of Iodide in the Formation of Gold Nanotriangles

2024· article· en· W4403061904 sur OpenAlexafffund
Jun Zhu, R. Bruce Lennox

Notice bibliographique

RevueACS Applied Nano Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésIodideChemistryInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gold nanotriangles, one of a family of nanoprisms, have attracted a great deal of interest due to their promising applications in catalysis, electronics, imaging, diagnostics, and photothermal therapy. The crucial role of iodide in the formation of anisotropic gold nanotriangle (AuNT) has been assigned to the inhibition of Au(111) facet growth and as a digestion agent (as I 3 – ) of non-nanotriangle impurities. However, neither I – nor I 3– are detectable in the reaction conditions of the growth solution. Instead, an Au(I) complex, [AuI y Cl 2– y ] -, has been identified for the first time as a synthetic precursor of Au nanotriangles. This complex forms in solution on mixing AuCl 4 –, I –, and ascorbic acid. [AuI y Cl 2– y ] is readily reduced by ascorbic acid to form in situ AuNP seeds. Preferential adsorption of in situ generated I – on the Au(111) facets of the Au(0)NP seeds, relative to the Au(100) edges of a developing plate, results in the selective growth of the latter compared to the former. Control of the formation and reaction conditions of this precursor complex provides an entry point to the sought-after reproducible, one-pot synthesis of AuNT. This refinement of the role of iodide introduces approaches to control the outcomes of the metal nanoparticle synthesis.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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'admission2
Résumé présentoui

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