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Enregistrement W2330085231 · doi:10.1166/jnn.2010.2051

Room Temperature Surfactant Assisted Crystal Growth of Silver Nanoparticles to Nanoribbons

2010· article· en· W2330085231 sur OpenAlexaff
Mandeep Singh Bakshi

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanoscience and Nanotechnology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOstwald ripeningPulmonary surfactantAmmonium bromideCrystalliteBromideChemical engineeringCationic polymerizationHigh-resolution transmission electron microscopyAqueous solutionMicelleNanoparticlePhase (matter)NanotechnologyTransmission electron microscopyPolymer chemistryOrganic chemistryChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a simple and systematic growth of Ag nanoparticles (NPs) to nanoribbons by changing the hydrophobicity parameter of a series of cationic Gemini surfactants by using seed-mediated approach in aqueous phase at room temperature. At lowest hydrophobicity of a Gemini surfactant (i.e., dimethylene bis(decyldimethyl-ammonium bromide), 10-2-10), Ostwald ripening process was observed which caused fusion among growing Ag NPs. This process was quite prominent when 0.5 ml of Ag seed solution was used for the growth process but weakened as the amount of seed decreased to 0.125 ml. Similar behavior was demonstrated by Au NPs studied for comparison. The nanostructures were characterized by TEM, XRD, and UV-visible measurements. Further increase in the hydrophobicity of a Gemini surfactant from 10-2-10 to dimethylene bis(tetradecyldimethylammonium bromide) (14-2-14) through dimethylene bis(dodecyldimethylammonium bromide) (12-2-12), resulted in the participation of threads like micelles and liquid crystalline phase as soft-templates towards the nanoribbon formation. Fine polycrystalline Ag nanoribbons were obtained in the presence 14-2-14 and were characterized by the HRTEM and EDX analysis.

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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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