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Enregistrement W3208980505 · doi:10.1021/acs.jpcc.1c05426

Imaging Large Iron-Oxide Nanoparticle Clusters by Field-Dependent Magnetic Force Microscopy

2021· article· en· W3208980505 sur OpenAlexfundno aff
Cristian Iacoviță, Roxana Dudric, M. Vomir, Ovidiu Ersen, Bertrand Donnio, Jean‐Louis Gallani, M. V. Rastei

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsiliul National al Cercetarii StiintificeUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiAgence Nationale de la RechercheOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésMagnetizationMagnetic force microscopeMagnetic nanoparticlesMagnetic particle inspectionNanoparticleMaterials scienceMagnetic fieldContext (archaeology)Iron oxide nanoparticlesCondensed matter physicsDemagnetizing fieldChemical physicsMagnetic domainNanotechnologyMicroscopeChemistryPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron-oxide nanoparticles are intensively considered for high-performance biomedical applications, where simultaneous functionalities, such as magnetic state, large surface area for maximal protein/enzyme binding, high magnetization values to provide large signals, and good dispersion in liquid media, are usually required. In this context, the association of individual nanoparticles into large clusters is of particular interest. Here, we present a magnetic force microscopy (MFM) approach capable to image individual nanoparticulate clusters as large as 350 nm at room temperature and under variable magnetic fields. It is shown that an in situ removal of electrostatic interactions─particularly important for large particle sizes supported by dielectric substrates─in MFM experiments based on phase detection allows us to image the magnetic state of individual clusters. After taking into account the magnetization behavior of the microscope tip, the phase signal reveals a gradual and uniform rotation of the magnetization with the magnetic field and the absence of a hysteretic behavior for all investigated clusters.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,308

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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