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Enregistrement W4413431921 · doi:10.1021/acsomega.5c05517

Molecular Characterization of Three Classes of Bow-Tie-Shaped Graphene Nanoflakes by Polynomials as Alternative for Their Computed Energies and Spectral Patterns

2025· article· en· W4413431921 sur OpenAlexaff
S. Prabhu, M. Arulperumjothi, Lorentz Jäntschi, V Manimozhi, R.L. Madhusudhan

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversitatea Tehnică din Cluj-Napoca
Mots-clésGrapheneCharacterization (materials science)Bow tieMaterials scienceNanotechnologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene has been recognized as one of the most promising materials for nanoelectronics in recent decades. Despite its excellent mechanical and electrical characteristics, its use in the fabrication of genuine nanoelectronic devices is frequently fraught with challenges. A graphene nanoflake is graphene with a finite size. It can be prepared in a bottom-up or top-down manner. While it has qualities similar to those of graphene, it may be manufactured in a variety of sizes and shapes. A topological index is a numerical value that shows some valuable information about molecular structure, shape, and investigation. It refers to a molecular graph's numerical invariants, which can correlate bioactivity and physio-chemical properties. Researchers have discovered topological indices to be an effective and valuable tool in describing molecular structure throughout time. In this study, we compute such topological indices of bow-tie-shaped graphene nanoflakes.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,416

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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