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Enregistrement W1879470506 · doi:10.1139/cjp-2013-0133

Influence of silver nanoparticles on absorption and fluorescence properties of laser dyes

2013· article· en· W1879470506 sur OpenAlexvenueno aff
H.R. Deepa, H.M. Suresh Kumar, Mahantesha Basanagouda, J. Thipperudrappa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVisvesvaraya Technological University
Mots-clésQuenching (fluorescence)FluorescenceSilver nanoparticleAbsorption (acoustics)NanoparticlePhotochemistryAnalytical Chemistry (journal)Absorption spectroscopyDye laserMaterials scienceChemistryLaserPhysicsNanotechnologyOpticsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction of silver nanoparticles with four laser dyes, namely, LD-425, LD-489, LD-473, and LD-423, dispersed in methanol has been studied at room temperature by absorption and fluorescence spectroscopy. The silver nanoparticles were synthesized by chemical reduction and estimated size is 11 nm according to Mie theory. The changes in absorption spectrum of these dyes with the addition of silver nanoparticles suggest possible interaction with the silver nanoparticles. The magnitudes of the association constants are estimated using the Benesi–Hildebrand model. Fluorescence quenching has been observed for all the dyes with the addition of silver nanoparticles of different concentrations. The Stern–Volmer plots of fluorescence quenching in the case of LD-425 and LD-489 are found to be linear, suggesting the fluorescence quenching is because of the dynamic quenching process. But in the case of LD-473 and LD-423, the Stern–Volmer plots are nonlinear showing positive deviation and the fluorescence quenching in these dyes is because of static quenching processes. Also, it is found that the fluorescence quenching is not solely due to diffusion.

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 seuil0,002

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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