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Enregistrement W4405230850 · doi:10.1002/cptc.202400236

Charge State Tuning and Photochemical Stability of Au<sub>25</sub>(SR)<sub>18</sub> Nanoclusters

2024· article· en· W4405230850 sur OpenAlexaff
Johanna A. de-Jong, Mark S. Workentin, Mahdi Hesari

Notice bibliographique

RevueChemPhotoChem · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoclustersPhotochemistryChemistryTetrahydrofuranSolventCyclic voltammetryDichloromethanePhotodissociationAcetonitrileElectrochemistryMass spectrometryPhysical chemistryOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The photolysis of the gold nanoclusters Au 25 (SR) 18 z (R=C 2 H 4 Ph and C 12 H 25 , z=1−, 0 and 1+) NCs in halogenated solvents such as dichloromethane leads to changes in the charged states of the Au 25 (SR) 18 z observed using UV‐Visible and 1 H NMR spectroscopic techniques. Matrix‐assisted laser desorption/ionization mass spectrometry results proved that during charge transformation from anion to neutral and eventually cation forms, the size of nanoclusters remains intact. Electrochemistry of Au 25 (SR) 18 has enabled the monitoring of these changes by cyclic voltammetry, indicating decay in the redox peak current upon irradiation. In the absence of light and/or in a non‐halogenated solvent, e. g., tetrahydrofuran, no substantial change in the photophysical signatures of Au 25 nanoclusters was observed. These observations highlight the importance of selecting appropriate solvent(s) in the synthesis and photochemical studies of atomically precise metal nanoclusters and the possibility of using photochemistry in halogenated solvents to synthesize different charge states of atomically precise metal nanoclusters. Thus, other monodispersed molecule‐like nanoclusters, with various sizes and charges, can be achieved via this photosynthetic protocol under controlled conditions, e. g., solvent, light, and photolysis duration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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