Polymerization of Vinylpyrrolidone to Form a Neutral Coating on Anionic Nanomaterials in Aqueous Suspension for Rapid Sedimentation
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials in water present an array of identifiable potential hazards to ecological and human health. There is no general consensus about the influence of anionic or cationic charge on the toxicity of nanomaterials on environmental ecology. One challenge is the limited number of scalable technologies available for the removal of charged nanomaterials from water. A new method based on polymer coating has been developed in our laboratory for rapid sedimentation of nanomaterials in aqueous suspension. Using colloidal silica as a model inorganic oxide, coating of polyvinylpyrrolidone (PVP) around the SiO2 nanoparticles produced SiO2@PVP particles, as indicated by a linear increase of nephelometric turbidity. Purification of the water sample was afforded by total sedimentation of SiO2@PVP particles when left for 24 h. Characterization by capillary electrophoresis (CE) revealed nearly zero ionic charge on the particles. Further coating of polydopamine (PDA) around those particles in aqueous suspension produced an intense dark color due to the formation of SiO2@PVP@PDA. The SiO2@PVP@PDA peak appeared at a characteristic migration time of 4.2 min that allowed for quantitative CE-UV analysis to determine the original SiO2 concentration with enhanced sensitivity and without any ambiguous identity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».