Superparamagnetic Fe<i><sub>x</sub></i>O<i><sub>y</sub></i>@SiO<sub>2</sub> Core−Shell Nanostructures: Controlled Synthesis and Magnetic Characterization
Notice bibliographique
Résumé
We present the results of controlled synthesis of core−shell nanostructures and the influence of silica coating on the magnetic properties of formed hybrid nanoparticles. The core−shell nanoarchitectures composed of magnetic iron oxide cores and amorphous silica shells have been synthesized through a sol−gel approach and characterized by transmission electron microscopy, energy dispersive X-ray analysis, and magnetometry. It is found that many of the hybrid nanoparticles contain a single core. A good control of the silica shell thickness (10−100 nm) has been achieved by adjusting the silane concentration. From temperature-dependent zero-field-cooled (ZFC) and field-cooled (FC) magnetization measurements and ZFC model study, it is found that the mean deblocking temperature and effective anisotropy constant remain similar after the iron oxide nanoparticles are coated with about 12 nm thick silica shells. However, the ZFC peak temperature and the ZFC/FC branching point decrease significantly by over 100 K. To understand these interesting phenomena, a specific sample whose surface is modified with a small amount of tetraethoxysilane was prepared. By studying the ZFC/FC and AC behavior of these three kinds of samples, relative contribution from surface anisotropy and magnetic interparticle interactions to the blocking behavior was evaluated. The magnetic core size effect is studied also by comparing two core−shell samples with slightly different core sizes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».