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Enregistrement W3183945775 · doi:10.1021/acs.langmuir.1c01154

In Situ Preparation of Composite Redox-Active Micelles Bearing Pd Nanoparticles for the Reduction of 4-Nitrophenol

2021· article· en· W3183945775 sur OpenAlexafffund
Jiayi You, Ian Manners, Hongjing Dou

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityShanghai Education Development FoundationShanghai Municipal Education CommissionNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésNanomaterial-based catalystMicelleNanoparticleSodium borohydrideCatalysisRedoxChemical engineeringChemistryX-ray photoelectron spectroscopyReducing agent4-NitrophenolMaterials scienceInorganic chemistryNanotechnologyOrganic chemistryAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Owing to the redox activity of the poly(ferrocenylsilane)-based polymer, several noble metal nanoparticles can be successfully prepared. As reported herein, the in situ preparation of Pd nanoparticles was performed using a redox-active platform of poly(ferrocenylmethylethylthiocarboxylpropylsilane) (PFC) micelles. PFC/Pd nanocomposites (NCs) with Pd nanoparticles uniformly dispersed at the surface of PFC nanospheres were obtained. The morphology of PFC/Pd NCs was further confirmed via high-resolution transmission electron microscopy and X-ray photoelectron spectroscopy. Taking advantage of Pd nanoparticles, the PFC/Pd NCs showed significant catalytic activity during the reduction process of 4-nitrophenol by sodium borohydride. Although PFC micelles themselves showed no catalytic activity, they promoted the catalytic behavior of Pd nanoparticles obviously by anchoring the Pd nanoparticles at their surface to avoid the aggregation and leaching of Pd nanoparticles. In all, PFC/Pd NCs exhibited great potential as a composite nanocatalyst. Moreover, the PFC micelle was found to be a desired platform for nanocatalysts.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,207

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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