Femtosecond Laser Synthesis of AuAg Nanoalloys: Photoinduced Oxidation and Ions Release
Notice bibliographique
Résumé
A femtosecond laser irradiation approach has been developed for the production of homogeneous AuAg nanoalloys of various compositions. The mean size was controlled by the dextran−nanoparticle affinity and resulted in the production of 5−7 nm nanoalloys for all nanoparticle compositions. Strong improvement of the oxidation resistance resulted from the increase of the atomic gold fraction in the nanoparticles. At gold fractions above 0.4, most of the nanoparticle oxidation was quenched, inhibiting the release of toxic silver ions in solution. The oxidation of the produced nanoparticles was mainly attributed to the generation of free radicals (O •, H •, • OH) and of molecular reactive oxygen species (O 2, H 2, H 2 O 2 ) formed by the decomposition of the water molecules through femtosecond laser-induced optical breakdown. For some biological applications, like surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS), it is anticipated that AuAg nanoalloys would be the best compromise in terms of chemical stability and plasmonic response, as they possess much better resistance to oxidation in comparison to pure silver and a much stronger and narrower plasmon peak in comparison to pure gold.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».