Papaya peel waste carbon dots/reduced graphene oxide nanocomposite: From photocatalytic decomposition of methylene blue to antimicrobial activity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dots (CDs) have gained unprecedented attention as a novel luminescent zero-dimensional carbon nanomaterial owing to their diverse industrial applications. Herein, we reported the sustainable synthesis of fluorescent CDs from papaya peel waste, acting as a natural carbon originator. As-prepared CDs and reduced graphene oxide (RGO) were fabricated in the composites through a facile one-step hydrothermal method. Synthesized RGO/CDs (RC) nanocomposites were characterized using spectroscopic, diffraction, and electron-microscopic techniques. Nanocomposites with variable RGO to CD mass ratios were tested for photodegradation of textile dye methylene blue (MB). The highest photocatalytic activity (degradation efficiency of 87% in 135 min) was obtained in the nanocomposite containing a 2꞉1 mass ratio (RC2). The RGO sheets in the nanocomposite acted as media for electron acceptors, promoting the fast transfer and separation of photoinduced electrons during CDs excitation, thus preventing the recombination of the electron and holes. Based on the agar well diffusion assay, the nanocomposites exhibited excellent antibacterial activity than other tested materials against Bacillus subtilis (Gram-positive) and Pseudomonas aeruginosa (Gram-negative) bacterium. The largest inhibition zone area (22 mm), i.e., the highest antimicrobial activity, was obtained in the nanocomposite tested against Gram-positive strains. Taken together, the synergistic effect of RGO and CDs enhanced the photocatalytic and antibacterial performance of synthesized nanocomposite material.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle