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Enregistrement W2011678109 · doi:10.1002/pssa.200566154

Preparation of iron oxide nanoparticles from FeCl<sub>3</sub> solid powder using microemulsions

2006· article· en· W2011678109 sur OpenAlexafffund
Nashaat N. Nassar, Maen M. Husein

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (a) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicroemulsionAqueous solutionNanoparticleParticle sizeIron oxide nanoparticlesChemistryIron oxideTransmission electron microscopyParticle (ecology)Aqueous two-phase systemNuclear chemistryOxideInorganic chemistryPhase (matter)SodiumChemical engineeringSpectrophotometryMaterials scienceChromatographyPulmonary surfactantNanotechnologyOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nanoparticles of iron oxide were prepared by subjecting iron chloride powder to (w/o) microemulsions consisting of sodium bis(2‐ethylhexyl) sulfosuccinate (AOT), isooctane and water. FeCl 3 was first dissolved in the water pools of the microemulsion, and then reacted with NaOH added as an aqueous solution to form iron oxide. The amount of NaOH solution was limited so that single microemulsion phase is obtained. This technique serves as an in‐situ nanoparticle preparation technique aimed at minimizing particle aggregation associated with particle transportation to required sites. In this study, the effects of AOT concentration and water to AOT mole ratio on the nanoparticle size were investigated. UV/Vis spectrophotometry and transmission electron microscopy (TEM) were used to measure the particle size distribution. (© 2006 WILEY‐VCH Verlag GmbH &amp; Co. KGaA, Weinheim)

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,975

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations32
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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