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Enregistrement W2592776134 · doi:10.6000/1929-5030.2017.06.01.3

Enhanced Eosin Mineralization in Presence of Au(III) Ions in Aqueous Solutions Containing TiO2 as Suspension

2017· article· en· W2592776134 sur OpenAlexvenueno aff
G.R. Dey, P. Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Solution Chemistry and Modeling · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBhabha Atomic Research CentreDepartment of Atomic Energy, Government of India
Mots-clésAqueous suspensionSuspension (topology)Aqueous solutionMineralization (soil science)EosinChemistryIonAqueous mediumNuclear chemistryStainingOrganic chemistryMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photo-catalytic mineralization of eosin in aerated 0.1% (w/v) TiO2 suspended aqueous systems with and without Au3+using 350 nm photo light was carried out. Eosin mineralization rate was significantly faster in 2×10-4 M Au3+containing systems in contrast to sole TiO2 systems, which is due to the participation of Au3+and it’s in situ generated various reduced intermediates including gold nanoparticles during mineralization. Furthermore, pulse radiolysis (a well known transient measurement technique) was adopted to analyze the reaction intermediates (eosin-OH adducts and/or eosin radical cation) produced in mineralization by generating in situ •OH and N3• species. The reaction rates for •OH and N3• reactions with eosin evaluated respectively 5.4×109 and 3.0×109 dm3 mol-1 s-1 for the formation of radical cations were slower than the eosin-OH adduct formation rate (reaction rate = 1.4×1010 dm3 mol-1 s-1). Furthermore, it is proposed that the initially generated eosin-•OH/hole adduct is undergoing mineralization in the presence of air/oxygen.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,376

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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