NANOPARTÍCULAS DE ORO FUNCIONALIZADAS CON L-CISTEÍNA PARA DETECCIÓN DE ARSÉNICO EN AGUA
Notice bibliographique
Résumé
En este artículo se reportan resultados experimentales de interacciones del aminoácido L-cisteína (Cis) con nanopartículas de oro (AuNPs) y nanopartículas de oro funcionalizadas con Cis (AuNPs+Cis) cuando se incorpora en la solución iones de As3+. En los procesos de agregación se evalúa el papel de la concentración de la Cis en la funcionalización, además del tamaño de las nanopartículas cuando se incorpora a la solución el agente iónico de interés. Los resultados muestran una sensible dependencia en la agregación de las nanosondas AuNPs+Cis en función de su tamaño, con un registro de mayor sensibilidad para nanopartículas de mayor diámetro. Se observa que la concentración de la Cis en el proceso defuncionalización es condición necesaria para la programación de la estabilidad de las nanosondas, aspecto esencial paraconfigurar un modo estable para detección del agente iónico. De manera que, estos resultados permiten establecer criteriosútiles para el diseño de sensores colorimétricos para detección de metales pesados en aguas contaminadas.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».