MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2035576116 · doi:10.1061/(asce)ee.1943-7870.0000684

Proteinate-Capped Silver Nanoparticle Transport in Water-Saturated Sand

2012· article· en· W2035576116 sur OpenAlexaboutno aff
Dianjun Ren, James A. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Virginia
Mots-clésIonic strengthSilver nanoparticleNanoparticleChemistryEffluentFiltration (mathematics)Particle sizeParticle (ecology)Water retentionChemical engineeringIonic bondingGroundwaterDispersion (optics)Environmental engineeringSoil waterIonGeotechnical engineeringSoil scienceEnvironmental scienceAqueous solutionGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transport of proteinate-capped silver nanoparticles (AgNPs) was evaluated in well-defined water-saturated Ottawa sand over a range of water chemistry conditions and sand particle sizes. AgNP retention in the columns increased with solution ionic strength and reductions in mean sand particle diameter, with the influence from ionic strength having the more significant effect on AgNP retention. Increased retention of AgNPs in the porous media with increasing ionic strength appears to be caused by increased nanoparticle–sand interaction rather than increased aggregation of nanoparticles with a resulting increase in physical filtration. Effluent AgNP concentrations over time were effectively simulated using the transient, one-dimensional advection–dispersion equation with maximum attachment capacity (Smax) and attachment/detachment coefficients (katt and kdet). In almost all cases, significant amounts of AgNPs exited the columns, suggesting that AgNPs are relatively mobile in sand. At ionic strengths typical of natural groundwater (e.g., 10 mM), only 30–50% of the AgNPs were retained.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,571

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental EngineeringMême sujetNanoparticles: synthesis and applicationsTravaux en français237 207