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Enregistrement W3093033104 · doi:10.1016/j.arabjc.2020.10.014

Progress on phthalocyanine-conjugated Ag and Au nanoparticles: Synthesis, characterization, and photo-physicochemical properties

2020· article· en· W3093033104 sur OpenAlexaff
Shereen A. Majeed, Kutloano Edward Sekhosana, Ahmad Tuhl

Notice bibliographique

RevueArabian Journal of Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePorphyrin and Phthalocyanine Chemistry
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPhthalocyanineNanomaterialsSinglet oxygenNanoparticleSpectroscopyX-ray photoelectron spectroscopyDynamic light scatteringTransmission electron microscopyConjugated systemInfrared spectroscopyFourier transform infrared spectroscopyFluorescence spectroscopyPhotochemistryFluorescenceNanotechnologyChemical engineeringOrganic chemistryPolymerMaterials scienceOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phthalocyanine (Pc) complexes are an important class of dyes with numerous (e.g., biological, photophysical, and analytical) applications. Among the methods used to improve the properties of these complexes, one should mention the introduction of different substituents, variation of the central metal ion, ligand exchange, and conjugation to nanomaterials (e.g., carbon-based nanomaterials and metal nanoparticles (NPs)). This work briefly reviews Pc complex conjugation to Ag and Au NPs, highlights the different NP shapes, and discusses the diversity of conjugation approaches. Moreover, the use of UV–Vis spectroscopy, powder X-ray diffraction, X-ray photoelectron spectroscopy, transmission electron microscopy, atomic force microscopy, dynamic light scattering and Fourier transform infrared spectroscopy to characterize Pc-NP hybrids is summarized. The effect of conjugation on Pc photo-physicochemical properties (fluorescence, singlet oxygen generation, triplet state formation, and optical limiting behavior) is discussed, and future perspectives for the synthesis and applications of new hybrids are provided.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,704

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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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