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Enregistrement W2546527858 · doi:10.1088/0957-4484/27/48/485603

Nanoring formation via<i>in situ</i>photoreduction of silver on a virus scaffold

2016· article· en· W2546527858 sur OpenAlexafffund
Serene S. Bayram, Omar Zahr, Julia Del Re, Amy Szuchmacher Blum

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésNanoringMaterials scienceNanoparticleNanotechnologyPlasmonSilver nanoparticleMagnetismOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fabrication of plasmonic nanorings remains of substantial interest by virtue of their enhanced electric and magnetic response to light fields which can be subsequently exploited in diverse applications. Scaling down the size of nanorings holds promise in creating artificial magnetism at wavelengths matching the solar spectrum. Nanosized bioscaffolds can be utilized to tackle the challenge of size reduction of metallic rings owing to their miniature features as well as their well-known biomineralization capacity. Herein, we use the tobacco mosaic virus coat protein as a command surface to grow and assemble silver nanoparticles into sub-30 nm rings. The versatility of TMV allows the formation of both solid rings and rings consisting of discrete nanoparticles that are characterized by UV-vis and TEM. The pH-dependent coulombic surface map along with the annular geometry of the protein aggregate allow the generation of rings with or without a central nanoparticle. Our silver rings are believed to be the smallest to date, and they can offer a test material for existing theories on metallic nanorings of this heretofore unreached size scale.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,369

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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