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Enregistrement W2594086079 · doi:10.22159/ajpcr.2017.v10i3.15538

GREEN SYNTHESIS OF SUPERPARAMAGNETIC IRON OXIDE NANOPARTICLE FROM FICUS CARICA FRUIT EXTRACT, CHARACTERIZATION STUDIES AND ITS APPLICATION ON DYE DEGRADATION STUDIES

2017· article· en· W2594086079 sur OpenAlexaff
Kirubanandan Shanmugam, P. Tharunya, V. Subha, S Sandhaya, S. Renganathan

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Pharmaceutical and Clinical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry and biological activities of Ficus species
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaricaFicusFerrousChemistryNuclear chemistrySuperparamagnetismNanoparticleFourier transform infrared spectroscopyDegradation (telecommunications)Materials scienceChemical engineeringNanotechnologyOrganic chemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTObjective: The synthesis of nanoparticles (NPs) has become a matter of great interest in recent times due to their various advantageous propertiesand applications in a variety of fields. Metal NPs are being increasingly used in many sectors, and there is growing interest in the biological andenvironmental safety of their production.Methods: In this study, iron oxide NPs (Fe3O4-NPs) were synthesized from fruits of Ficus carica using a rapid, single step and completely greenbiosynthetic method by reduction of ferrous sulfate solution with F. carica ethanolic extract. The prepared Fe3O4-NPs were investigated by X-raydiffraction, Fourier transform infrared spectroscopy, and ultraviolet-visible spectroscopy.Results: The report emphasizes the effect of superparamagnetic Fe3O4-NPs on the degradation rate of hazardous dyes acid blue.Conclusion: To conclude, Fe3O4-NPs were prepared from fruits of F. carica using a rapid, single step and completely green biosynthetic method byreduction of ferrous sulfate solution with F. carica ethanolic extract.Keywords: Ficus carica, Ethanolic extract, Reduction, Ferrous sulfate, Superparamagnetic iron oxide nano particles, Dye degradation.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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