MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2771827542 · doi:10.1139/cjc-2017-0472

Carbon dots based dual-emission silica nanoparticles as ratiometric fluorescent probe for chromium speciation analysis in water samples

2017· article· en· W2771827542 sur OpenAlexvenueno aff
Guoqiang Xiang, Yue Ren, Heng Zhang, Huanhuan Fan, Xiuming Jiang, Lijun He, Wenjie Zhao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon and Quantum Dots Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésChemistryNanosensorDetection limitFluorescenceNanoparticleChromiumNuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryNanotechnologyChromatographyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple and effective strategy for designing a ratiometric fluorescent nanosensor was described. A carbon dots (CDs) based dual-emission nanosensor for chromium speciation analysis was developed by coating CDs on the surface of dye-doped silica nanoparticles. The fluorescence of the resulting dual-emission silica nanoparticles was quenched in acetic acid through potassium bromate (KBrO 3 ) oxidation. Cr(VI) was able to catalyze KBrO 3 oxidation, resulting in ratiometric fluorescence accelerated quenching response of the dual-emission silica nanoparticles. Several important parameters affecting the nanosensor performance, including acid type, concentrations of KBrO 3 , and reaction temperature and time were examined. Under the optimized conditions, the detection limit of the nanosensor towards Cr(VI) reached 1.3 ng mL −1 , and pretty good linearity was obtained between 20 to 500 ng mL −1 . More importantly, the sensor was found suitable for speciation analysis of both Cr(III) and Cr(VI) in different water samples with satisfactory results.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ChemistryMême sujetCarbon and Quantum Dots ApplicationsTravaux en français237 207