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Enregistrement W4413366182 · doi:10.1002/admi.202500490

Ni‐Assisted Endotaxial Growth of Au Nanoparticles Within TiO<sub>2</sub> Nanowires

2025· article· en· W4413366182 sur OpenAlexafffund
Zhina Razaghi, Guo‐zhen Zhu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceNanowireNanotechnologyNanoparticleChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 1D hybrid nanosystems, which consist of chains of nanoparticles embedded in nanowires, exhibit distinctive physical and chemical properties. However, fabricating them through vapor‐phase growth has been challenging due to a lack of understanding of their growth mechanisms. In this study, the endotaxial growth of Au nanoparticles within rutile TiO 2 nanowires is demonstrated when small amounts of Ni are incorporated into the Au seed during vapor‐phase growth. The presence of Ni likely modifies the Au‐TiO 2 interfaces, as evidenced by the distinctive morphologies and preferential crystallographic orientation relationships (OR) between the embedded Au nanoparticles and TiO 2 nanowires. Unlike the irregularly shaped Au nanoparticles with previously reported ORs in bead‐like TiO 2 nanowires grown along , Au nanoparticles have a new OR and well‐defined shape, bounded by low‐index planes from both lattices, in prismatic nanowires along . The results underscore the significance of crystallographic factors in the vapor‐phase growth of 1D hybrid nanosystems.

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 enseignants0,004
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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