The Fluoride Host: Nucleation, Growth, and Upconversion of Lanthanide‐Doped Nanoparticles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid ascent of nanoscience has garnered significant attention in recent years. Much of the interest generated has dealt with the integration of nanoparticles in various applications ranging from automotive and textiles to bioimaging and nanomedicine. In order for the realization of this potential, their synthesis and chemistry need to be thoroughly understood. One particularly interesting class of nanoparticles comprises a lanthanide‐doped inorganic matrix. Due to their physicochemical and optical properties, these lanthanide‐doped nanoparticles are undergoing widespread investigation in many fields, particularly for in vitro and in vivo imaging, as well as theranostics. They offer significant advantages in biological applications, particularly the extension of the system applicability to deep tissue regions of the body, a reduced scattering of the excitation wavelength, reduction of autofluorescence, and decrease in thermal loading and photodamage to the system under study. Specifically, lanthanide‐doped fluoride hosts are being propelled to the forefront of the current research efforts as they offer several advantages relative to other studied upconverting host materials. This review will take an in‐depth look at lanthanide‐doped upconverting fluoride nanoparticles with a particular emphasis on the synthesis, nucleation, and growth mechanisms and, finally, the potential to tailor particle properties.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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