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Enregistrement W1968278629 · doi:10.1039/c1cp20308h

Opportunistic use of tetrachloroaurate photolysis in the generation of reductive species for the production of gold nanostructures

2011· article· en· W1968278629 sur OpenAlexaff
Katherine L. McGilvray, Jenna Granger, Maria Correia, J. T. Banks, J. C. Scaiano

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickAcadia UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotodissociationChemistryRadicalTetrahydrofuranNanostructureColloidal goldHydrogen peroxidePhotochemistryChlorineNanoparticleReagentHydrogenYield (engineering)NanotechnologyOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The photolysis of gold salts is rarely viewed as the initiation for gold nanoparticle (AuNP) formation. Yet, photolysis of AuCl(4)(-) generates chlorine atoms whose rich hydrogen transfer chemistry can readily generate strongly reducing radicals. Interesting precursors include hydrogen peroxide, 2-propanol, 1,4-cyclohexadiene and tetrahydrofuran; all of them yield strongly reducing radicals. Further, this group of substrates has been selected because of the innocuous and volatile nature of reagents and products, thus allowing a remarkably clean synthesis of gold nanostructures. In the case of H(2)O(2) the by-products are water and oxygen. The methodology reported here opens the door to particles that can be modified in situ or post-synthesis with custom surface covering without concern for chemical debris from the nanostructure synthesis.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,240

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations42
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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