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Enregistrement W2007021929 · doi:10.1021/ja910010b

Light Emitting Diode Irradiation Can Control the Morphology and Optical Properties of Silver Nanoparticles

2010· article· en· W2007021929 sur OpenAlexaff
Kevin G. Stamplecoskie, J. C. Scaiano

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistrySilver nanoparticleNanoparticleNanorodSurface plasmon resonanceDispersityNanotechnologySpectroscopyChemical engineeringIrradiationMaterials sciencePolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A facile method for the preparation of silver nanoparticles (AgNPs) of various sizes and morphologies, including dodecahedra, nanorods, and nanoplates, has been discovered. By choosing the desired optical properties (absorption maximum) and irradiating spherical AgNP seeds with a selected light emitting diode, we achieve control over the size, morphology, and optical properties. The properties of AgNPs are intrinsically dependent on the size and shape of the particles, which can be readily controlled with the strategies reported here. Literature methods for the synthesis of anisotropic AgNPs require complex solutions containing seed nanoparticles with specific twinning defects, and a variety of specific stabilizing ligands direct the growth of the seeds but limit the versatility of the particles. In general, these thermal routes to anisotropic AgNPs give particles with high polydispersity, limiting their applications in single molecule spectroscopy and surface plasmon resonance spectroscopy. We describe a single photochemical method for preparation of AgNPs with predictable and controllable size and morphology that are produced from a single source of photochemically grown AgNP seeds stabilized only by sodium citrate. We also describe a common mechanism for the formation of the various types of AgNPs.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations418
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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