Sol-gel zinc oxide nanoparticles: advances in synthesis and applications
Notice bibliographique
Résumé
Zinc oxide nanoparticles (ZnO) exhibit numerous characteristics such as biocompatibility, UV protection, antibacterial activity, high thermal conductivity, binding energy, and high refractive index that make them ideal candidates to be applied in a variety of products like solar cells, rubber, cosmetics, as well as medical and pharmaceutical products. Different strategies for ZnO nanoparticles’ preparation have been applied: sol-gel method, co-precipitation method, etc. The sol-gel method is an economic and efficient chemical technique for nanoparticle (NPs) generation that has the ability to adjust the structural and optical features of the NPs. Nanostructures are generated from an aqueous solution including metallic precursors, chemicals for modifying pH using either a gel or a sol as a yield. Among the various approaches, the sol-gel technique was revealed to be one of the desirable techniques for the synthesis of ZnO nanoparticles. In this review, we explain some novel investigations about the synthesis of zinc oxide nanoparticles via sol-gel technique and applications of sol-gel zinc oxide nanoparticles. Furthermore, we study recent sol-gel ZnO nanoparticles, their significant characteristics, and their applications in biomedical applications, antimicrobial packaging, drug delivery, semiconductors, biosensors, catalysts, photoelectron devices, and textiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».