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Enregistrement W2942754215 · doi:10.3390/ma12091533

Colorimetric Detection of Mercury Ions in Water with Capped Silver Nanoprisms

2019· article· en· W2942754215 sur OpenAlex
Fouzia Tanvir, Atif Yaqub, Shazia Tanvir, Ran An, William A. Anderson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésDetection limitMercury (programming language)ReagentGalvanic cellNanoparticleChemistrySilver nanoparticleInorganic chemistryIonMetal ions in aqueous solutionMetalDivalentAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceNanotechnologyEnvironmental chemistryChromatographyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emission of mercury (II) from coal combustion and other industrial processes may have impacts on water resources, and the detection with sensitive but rapid testing methods is desirable for environmental screening. Towards this end, silver nanoprisms were chemically synthesized resulting in a blue reagent solution that transitioned towards red and yellow solutions when exposed to Hg2+ ions at concentrations from 0.5 to 100 µM. A galvanic reduction of Hg2+ onto the surfaces is apparently responsible for a change in nanoprism shape towards spherical nanoparticles, leading to the change in solution color. There were no interferences by other tested mono- and divalent metal cations in solution and pH had minimal influence in the range of 6.5 to 9.8. The silver nanoprism reagent provided a detection limit of approximately 1.5 µM (300 µg/L) for mercury (II), which compared reasonably well with other reported nanoparticle-based techniques. Further optimization may reduce this detection limit, but matrix effects in realistic water samples require further investigation and amelioration.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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