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Enregistrement W2086804352 · doi:10.1002/pola.23501

Silver metal nanoparticles: Facile dendrimer‐assisted size‐controlled synthesis and selective catalytic reduction of chloronitrobenzenes

2009· article· en· W2086804352 sur OpenAlexaff
Amy Sutton, Grégory Franc, Ashok Kakkar

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science Part A Polymer Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDendrimers and Hyperbranched Polymers
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDendrimerNanoparticleCatalysisSilver nanoparticleMetalChemistryReducing agentNanotechnologyCombinatorial chemistryMaterials sciencePolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A simple and versatile synthetic methodology to silver metal nanoparticles that utilizes 3,5‐dihydroxybenzyl alcohol‐based dendrimers as templates and does not necessitate the addition of any external reducing agent is reported. An evaluation of the role of addition rate of the silver acetate solution, and the dendrimer to silver acetate molar ratio, as well as the dendritic effect on nanoparticle growth, suggests that the size of these metal nanoparticles can be controlled by simple variations of these parameters. A probe of the mechanism of the nanoparticle formation and growth indicates that the terminal hydroxyl groups of the dendrimers play a major role in metal ion isolation and reduction, in addition to providing stabilization to the growing metal particles. These silver metal nanoparticles are highly active catalysts for the selective reduction of chloronitrobenzenes to chloroanilines. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part A: Polym Chem 47: 4482–4493, 2009

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)
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 enseignants0,016
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations27
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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