Plant mediated green synthesis: modified approaches
Notice bibliographique
Résumé
Plant mediated green synthesis of different metallic nanoparticles has emerged as one of the options for implementation of green chemistry principles, and successfully made an important contribution towards green nanotechnology. However, beyond the synthesis and application aspects, the science of green synthesis has carried some wrong perceptions in an unforeseen fashion. In this review, some of the key issues related to the green synthesis of metallic nanoparticles employing plants as reducing/capping agents have been addressed. Random selection of plants and its overall impact on the different aspects of green synthesis have been discussed. Emphasis is given to the setting of some standard selection criteria to be adopted for selecting a plant for use in green synthesis. How selection of a plant can positively or negatively influence both procedure and products of a green synthesis process is the prime concern of this article. In addition to selection, the key issue of biocompatibility associated with green synthesized metallic nanoparticles has been considered. Both selection of plant and biocompatibility were reconsidered for their minute details in terms of synthesis, analysis and data interpretation in the green synthesis approach. The key factors capable of fine tuning the core meaning of "green" in the synthesis of any metallic nanoparticles were taken into consideration. This article is an effort towards keeping the core meaning of green synthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
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 tête enseignante, 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 ».