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Enregistrement W4252333872 · doi:10.15680/ijirset.2015.0407201

Effects of Coating and Stirring on Superparamagnetic Iron Oxide Nanoparticles Size and Magnetic Characteristics

2015· article· en· W4252333872 sur OpenAlexaff
Mohammad E. Khosroshahi Lida Ghazanfari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovative Research in Science Engineering and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperparamagnetismCoatingNanoparticleMaterials scienceMagnetic nanoparticlesIron oxideChemical engineeringOxideIron oxide nanoparticlesNanotechnologyMetallurgyMagnetizationMagnetic fieldPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering the importance of nanoparticles physico-chemical properties in biomedical applications, we intend to describe and compares the results of fiveexperimental studies including: uncoated magnetic nanoparticles (MNPs), MNP + polyvinyl alcohol (PVA), MNP + amorphous silica (SiO 2 ) + gold (Au), and MNP + Au only. Controlled co-precipitation technique under N 2 gas is used to prevent undesirable critical oxidation of Fe 2+ .For uncoated Fe 3 O 4 NPs with saturation magnetization (M s ) range of (40-100) emu/g, smaller particles are synthesized by decreasing the NaOH concentration and increasing the stirring speed with the smallest value corresponding to 7.5 nm using 0.9 M of NaOH at 1500 rpm. The coatingprocess is done in four separate steps as follows:(i) the stable magnetic fluid containing well-dispersed Fe 3 O 4 /PVA nanocomposites which indicates a fast magnetic response with the smallest value of 7.5 nm using 0.9 M of NaOH at 750 rpm and M s of 50 emu/g, (ii) the synthesized Fe 3 O 4 NPs are stabilized using trisodium citrate (TSC) coating and then covered by SiO 2 layer using Stober method with the smallest value of 50 nm using 0.9 M of NaOH at 750 rpm and M s of 30 emu/g, (iii) small gold colloids (1-3 nm) are synthesized using Duff method and covered the amino functionalized particle surface of Fe 3 O 4 /SiO 2 nanoshells with the smallest value of 85 nm using 0.9 M of NaOH at 750 rpm and M s of 1.3 emu/g, (iv) also, bare superparamagneticIron oxide NPs (SPIONs) are covered by a thin layer of gold alone with the smallest value of 16 nm using 0.9 M of NaOH at 1500 rpm and M s of 12 emu/g. Magnetic properties and size of nanoshells are assessed using vibrating sample magnetometer (VSM)and transmission electron microscope (TEM). Furthermore, M s of 7.5 nm magnetite is high enough to be used as contrast agent for photoacoustic (PAI) and magnetic resonance imaging (MRI).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,302
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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