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Enregistrement W2070029688 · doi:10.3109/07388551.2010.550568

Green approach for nanoparticle biosynthesis by fungi: current trends and applications

2011· review· en· W2070029688 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Biotechnology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensInstitut de Recherche et de Développement en AgroenvironnementInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyBiochemical engineeringNanoparticleNanomaterialsComputer scienceBiotechnologyMaterials scienceBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the green approach of nanoparticle synthesis by biological entities has been gaining great interest over various other physico-chemical methods, which are laden with many disadvantages. The important challenging issues in current nanotechnology include the development of reliable experimental techniques for the synthesis of nanoparticles of different compositions and sizes along with high monodispersity. Biological systems offer unique promising features to tailor nanomaterials with predefined properties. Fungi are the favorite choice of microorganisms due to the wide variety of advantages they offer over bacteria, yeast, actinomycetes, plants, and other physico-chemical techniques. The use of microorganisms for the deliberate synthesis of nanoparticles is a fairly new and exciting area of research with considerable potential for further development. This review describes an overview of the current green approaches for the synthesis of nanoparticles with particular emphasis on fungi, which are gaining worldwide popularity as nano-factories for the green synthesis of nanoparticles.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,279 · 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