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Enregistrement W2736606672 · doi:10.1177/0003702817723339

Competitive Binding Investigations and Quantitation in Surface-Enhanced Raman Spectra of Binary Dye Mixtures

2017· article· en· W2736606672 sur OpenAlexaff
Mircea-Alexandru Comănescu, Cyril Muehlethaler, John R. Lombardi, Marco Leona, Thomas A. Kubic

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésRaman spectroscopyAdsorptionNanoparticleAnalytical Chemistry (journal)AlizarinCalibrationChemistrySilver nanoparticleLangmuirLangmuir adsorption modelMicrowaveSpectrophotometryALIZARIN REDChromatographyMaterials scienceNanotechnologyOpticsNuclear chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research presents a study in surface-enhanced Raman quantitation of dyes present in mixtures of alizarin and purpurin using standard calibration curves and Langmuir isotherm calibration models. Investigations of the nature of competitive adsorption onto silver nanoparticles by centrifugation indicates that both dyes in the mixture interact with the nanoparticles simultaneously, but only the stronger adsorbing one is seen to dominate the spectral characteristics. Calibration can be carried out by careful selection of peaks characteristic to each dye in the mixture. Comparisons of peak height and peak area calibrations reveal that peak heights, when selected by the maximum value and accounting for peak shifts, prove the better model for quantitation. It is also shown that the microwave nanoparticle synthesis method produces stable nanoparticles with a shelf-life of at least one year that give very little variation within and between uses.

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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,427

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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