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Enregistrement W4376120882

Fabrication of a Gold Nanostar - Embedded Porous Poly(dimethylsiloxan) Platform for Sensing Applications

2013· article· en· W4376120882 sur OpenAlexaff
Nikhila ANAND, S. Venkatesh, Pramod PUTTA, Stefan Stoenescu, Muthukumaran PACKIRISAMY, Simona Bǎdilescu, Vo‐Van Truong

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Nanomaterials in Catalysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationPorosityNanotechnologyMaterials scienceComposite materialMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porous poly(dimethylsiloxan) (PDMS) membranes have been fabricated by using sodium bicarbonate powder and polystyrene microspheres to generate the pores. Large gold nanostars (AuNSs) have been synthesized by a one-pot surfactant-free method by using gold seeds, and the stars have been embedded into the porous material by immersing the samples in the nanostars’ (NSs) aqueous solution. Sensitivity tests performed with samples prepared with the two porogens demonstrated the very high sensitivity toward the surrounding environment of gold nanostars embedded into the polymer. The sensitivity is found to be in the range of 400-550 nm/RIU, compared to approximately only 100 nm/ refractive index unit (RIU) for PDMS with embedded nanospheres. Absorbance spectra of nanostars embedded in the polymer are simulated by using the Finite Difference Time Domain (FDTD) method. A good agreement is found between the calculated and experimental spectra.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,347 · 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.

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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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