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Enregistrement W3049513921 · doi:10.1021/acs.langmuir.0c01283

Interfacial Control of the Synthesis of Cellulose Nanocrystal Gold Nanoshells

2020· article· en· W3049513921 sur OpenAlexafffund
Rasool Nasseri, Yebin Lee, Kam Chiu Tam

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanoshellColloidal goldNanocrystalMaterials scienceChemical engineeringDynamic light scatteringAscorbic acidNanotechnologyTransmission electron microscopyNanoparticleZeta potentialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose nanocrystal (CNC) gold nanoshell was prepared using a polymer-coated CNC as a template. A seed-mediated shell growth approach (ex situ) was employed, gold nanoparticles (AuNPs) of two sizes were prepared, and the effect of the size of AuNP on the shell quality (smoothness, evenness, and continuity) was elucidated. Additionally, a novel one-pot synthesis approach (in situ) was evaluated for the preparation of the gold nanoshell, where polymer-coated CNCs with adsorbed ascorbic acid were used to reduce Au ions to form a metallic gold shell on CNC. The surface coverage was manipulated by adding different amounts of plating solutions. The formation and morphology of gold nanoshells were evaluated by zeta potential measurements, dynamic light scattering, UV–vis spectroscopy, and transmission electron microscopy (TEM). The catalytic performance of the CNC-gold nanostructures for the reduction of 4-nitrophenol (4-NP) to 4-aminophenol (4-AP) was governed by the surface area of gold shells.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,725

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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