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Enregistrement W6920644669 · doi:10.60692/bzak6-30052

Interfacial Superassembly of Mesoporous Titania Nanopillar-Arrays/Alumina Oxide Heterochannels for Light- and pH-Responsive Smart Ion Transport

2022· article· en· W6920644669 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum, superfluid, helium dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneMesoporous materialAnataseIonic bondingOxideRectificationNanostructureIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stimuli-responsive nanochannels have attracted extensive attention in various fields owing to their precise regulation ability of ionic transportation. However, the poor controllability and functionality as well as responding to only one type of external stimulus still impede the development of the smart nanochannels. Here, we demonstrate a novel heterogeneous membrane composed of ordered mesoporous titania nanopillar-arrays/anodic aluminum oxide (MTI/AAO) using an interfacial superassembly strategy, which can achieve intelligent light and pH multimodulation ion transport. The MTI/AAO membranes are generated through the self-assembly of templates, followed by interfacial superassembly of micelles on AAO, and then the nanostructure and phase transformation of titania. The presence of the MTI layer with anatase crystal endows the heterogeneous membrane with an excellent light-responsive current density of 219.2 μA·cm-2, which is much higher than that of a reported traditional light-responsive nanofluidic device. Furthermore, the MTI/AAO heterogeneous membranes with an asymmetric structure exhibit excellent rectification performance. Moreover, pH-regulated surface charge polarity leads to a reversal of current rectification polarity. This light and pH multiresponsive membrane realizes efficient, sensitive, and stable ion regulation, extending the traditional nanochannel from single modulation to smart multimodulation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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