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Enregistrement W2071369171 · doi:10.1007/bf03215000

Synthesis of gold-poly (dimethylsiloxane) nanocomposite through a polymer-mediated silver/gold galvanic replacement reaction

2010· article· en· W2071369171 sur OpenAlexafffund
Pooja Devi, Simona Bǎdilescu, Muthukumaran Packirisamy, P. Jeevanandam

Notice bibliographique

RevueGold bulletin · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGalvanic cellMaterials scienceNanocompositePolymerNanoparticleChemical engineeringSilver nitrateSilver nanoparticleColloidal goldSingle displacement reactionPolymer chemistryMetalNanotechnologyComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silver-poly (dimethylsiloxane) nanocomposite films are prepared by an in-situ synthesis by incubating the polymer film in a silver nitrate aqueous solution and using the reducing properties of the polymer’s curing agent. Silver nanoparticles concentrated in the surface layer of the silver-poly (dimethylsiloxane) nanocomposite are further replaced by gold through a galvanic replacement reaction at the poly (dimethylsiloxane)/gold salt solution interface. It is demonstrated that, as a result of the galvanic replacement, the quasi-spherical silver nanoparticles uniformly distributed on the surface of the polymer are transformed into ribbon-like elongated gold aggregates. The formation of core-shell Ag-Au nanoparticles as an intermediate state of the low-temperature galvanic replacement is evidenced through microscopic and spectral methods. The collapse of this structure, in a later stage of the replacement, leads to the formation of elongated gold aggregates. The mechanism of the galvanic replacement under different conditions is investigated by closely following the evolution of the morphology, composition, and optical properties of the metal 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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