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Enregistrement W2323479698 · doi:10.1016/j.dib.2016.03.104

Washing effect on superparamagnetic iron oxide nanoparticles

2016· article· en· W2323479698 sur OpenAlexafffund
L.K. Mireles, E. Sacher, Sophie Laurent, Dimitri Stanicki

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFonds de recherche du QuébecFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesFonds De La Recherche Scientifique - FNRSEuropean Cooperation in Science and TechnologyEuropean Regional Development FundAppalachian Regional Commission
Mots-clésNanotechnologyNanoparticleSuperparamagnetismNanoscopic scaleMaterials scienceIron oxide nanoparticlesIron oxideChemical engineeringMetallurgyEngineeringMagnetizationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much recent research on nanoparticles has occurred in the biomedical area, particularly in the area of superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs); one such area of research is in their use as magnetically directed prodrugs. It has been reported that nanoscale materials exhibit properties different from those of materials in bulk or on a macro scale [1]. Further, an understanding of the batch-to-batch reproducibility and uniformity of the SPION surface is essential to ensure safe biological applications, as noted in the accompanying article [2], because the surface is the first layer that affects the biological response of the human body. Here, we consider a comparison of the surface chemistries of a batch of SPIONs, before and after the supposedly gentle process of dialysis in water.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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