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Enregistrement W2310325924 · doi:10.1039/c6nr00537c

Modulation of population density and size of silver nanoparticles embedded in bacterial cellulose via ammonia exposure: visual detection of volatile compounds in a piece of plasmonic nanopaper

2016· article· en· W2310325924 sur OpenAlexafffund
Bentolhoda Heli, Eden Morales‐Narváez, Hamed Golmohammadi, Abdellah Ajji, Arben Merkoçi

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesGeneralitat de CatalunyaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut Català de Nanociència i Nanotecnologia
Mots-clésFood spoilagePlasmonBacterial celluloseSilver nanoparticleSurface plasmon resonanceMaterials scienceCelluloseNanoparticleAbsorbanceNanotechnologyChemical engineeringChemistryOptoelectronicsOrganic chemistryBacteriaChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The localized surface plasmon resonance exhibited by noble metal nanoparticles can be sensitively tuned by varying their size and interparticle distances. We report that corrosive vapour (ammonia) exposure dramatically reduces the population density of silver nanoparticles (AgNPs) embedded within bacterial cellulose, leading to a larger distance between the remaining nanoparticles and a decrease in the UV-Vis absorbance associated with the AgNP plasmonic properties. We also found that the size distribution of AgNPs embedded in bacterial cellulose undergoes a reduction in the presence of volatile compounds released during food spoilage, modulating the studied nanoplasmonic properties. In fact, such a plasmonic nanopaper exhibits a change in colour from amber to light amber upon the explored corrosive vapour exposure and from amber to a grey or taupe colour upon fish or meat spoilage exposure. These phenomena are proposed as a simple visual detection of volatile compounds in a flexible, transparent, permeable and stable single-use nanoplasmonic membrane, which opens the way to innovative approaches and capabilities in gas sensing and smart packaging.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations73
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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