MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2523074965 · doi:10.1021/acsomega.6b00177

Improving the Sunscreen Properties of TiO<sub>2</sub> through an Understanding of Its Catalytic Properties

2016· article· en· W2523074965 sur OpenAlexafffund
Michela Morsella, Nicola d’Alessandro, Anabel E. Lanterna, J. C. Scaiano

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesErasmus+European CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsEducation, Audiovisual and Culture Executive AgencyCanada Foundation for Innovation
Mots-clésRadicalTitanium dioxideBiocompatible materialPhotocatalysisCatalysisNanotechnologyChemistryPhotochemistryMaterials scienceChemical engineeringOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The use of particulate titanium dioxide (TiO 2 ) as an active sunscreen ingredient has raised concerns about potential risks from TiO 2 -mediated free radical formation. To date, remediation attempts have concentrated on reducing the yield of free radical generation by TiO 2 upon sunlight exposure. The problem with this approach is that given the band gap in TiO 2, production of radical and the ensuing reactive oxygen species (ROS) is completely normal. Our strategy is based on a nontoxic, biocompatible shell that neutralizes the free radicals by scavenging them with natural antioxidants before they exit the particle. The new lignin@TiO 2 composites preserve the scattering and absorption properties of TiO 2 because the particles retain their nanoscale dimensions as preferred by the cosmetic industry. Although the target properties for photocatalysis and sun-protection applications are opposite, we argue that exactly the same knowledge is required to optimize either one.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations120
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS OmegaMême sujetTiO2 Photocatalysis and Solar CellsTravaux en français237 207