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Enregistrement W2943578166 · doi:10.1039/c9dt00937j

Iron-loaded amine/thiol functionalized polyester fibers with high catalytic activities: a comparative study

2019· article· en· W2943578166 sur OpenAlexaff
Mohammad Neaz Morshed, Nabil Bouazizi, Nemeshwaree Behary, Julien Vieillard, Olivier Thoumire, Vincent Nierstrasz, Abdelkrim Azzouz

Notice bibliographique

RevueDalton Transactions · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésThiolPolyesterAmine gas treatingCatalysisChemistryPolymer chemistrySurface modificationCombinatorial chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dispersion of iron nanoparticles (Fe-NPs) was achieved on polyester fabrics (PET) before and after the incorporation of dendrimers (PAMAM), 3-(aminopropyl) triethoxysilane (APTES) or thioglycerol (SH). The catalytic activity of the resulting materials (PET-Fe, PET-PAMAM-Fe, PET-APTES-Fe and PET-SH-FE) was comparatively investigated in the degradation of 4-nitrophenol (4-NP) and methylene-blue (MB). Full characterization through diverse instrumental methods allowed correlating the type of the organic moiety incorporated with the Fe content, catalytic properties and stability. The highest 4-NP degradation yield reached 99.6% in 12 min for PET-SH-Fe. The catalytic activity was explained in terms of reactant interaction with Fe-NPs. The 1st order reaction kinetics and pseudo-1st order adsorption kinetics provide evidence of the key role of reactant adsorption. These findings allow envisaging the preparation of fiber-based catalysts for potential uses in environmental and green chemistry.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,108
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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