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Enregistrement W1963964216 · doi:10.1021/la0342159

Formation of Silver Chloride Nanoparticles in Microemulsions by Direct Precipitation with the Surfactant Counterion

2003· article· en· W1963964216 sur OpenAlexaff
Maen M. Husein, Eva Rodil, Juan H. Vera

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary surfactantSilver nitrateChemistryMicroemulsionSilver chlorideCounterionParticle sizeMicellePrecipitationInorganic chemistrySilver nanoparticleChlorideParticle (ecology)NanoparticleChemical engineeringNuclear chemistryIonAqueous solutionOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoparticles of silver chloride were prepared by direct precipitation of silver ions with the surfactant counterion in the water pools of microemulsions formed by dioctyldimethylammonium chloride in an organic n -decanol/isooctane phase. This work represents a new concept to form nanoprecipitates using a single reverse micellar system. The net result is a fast reaction with less dependency on the intermicellar exchange of solubilizate. The effects of the surfactant and cosurfactant concentrations, of the mole ratio of water to surfactant, R, and of the loading of silver nitrate were evaluated. Increasing the surfactant concentration at fixed values of R and moles of silver nitrate resulted in a higher dependency on the reverse micellar exchange dynamics and increased the particle size. At high n -decanol concentration, the particle size increased due to decreasing the interaction between the nanoparticles and the stabilizing surfactant layer. Similar results were found at high values of R . Increasing the amount of silver nitrate resulted in the formation of more nuclei, and hence in the production of smaller particles. The trends in the particle size and the size distribution were followed using UV spectrophotometry and transmission electron microscope photographs.

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)0,000
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations70
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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