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Enregistrement W4381663957 · doi:10.5267/j.ccl.2023.3.011

Solid state synthesis, characterization and biological evaluation of silver doped nanosized metal oxides

2023· article· en· W4381663957 sur OpenAlexvenueno aff
G. Tanuja, Sangappa K. Ganiger, Shashidhar Shashidhar, R. K. Preeti, Somanath Reddy Patil, Arunkumar Lagashetty

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésNanocompositeNanomaterialsPolyvinyl alcoholNon-blocking I/OScanning electron microscopeDopingFourier transform infrared spectroscopyChemical engineeringNanotechnologyMetalTransmission electron microscopyNanoparticleComposite numberOxideSilver nanoparticleMaterials scienceChemistryRaman spectroscopyNuclear chemistryMetallurgyOrganic chemistryComposite materialCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanomaterials have attracted a great deal of attention from the scientific community due to their unique properties and applications. The small size metal oxides have opened up the door for intensive research to utilize their properties for biomedical applications. Silver nanoparticle (AgNPs) and metal oxide nanomaterials like MgO, ZnO, NiO and its silver doped nanocomposites (Ag-MgO, Ag-ZnO, Ag-NiO) have been prepared using solid state combustion method using polyvinyl alcohol (PVA) as a fuel. The structure of as prepared oxides and its silver doped nanocomposites were characterized using X-ray diffraction (XRD) tool and morphology by Scanning Electron Micrograph (SEM) tool as well as Transmission electron micrograph tool respectively. Presence of the metals in the oxides and its Ag composite was confirmed by the EDX pattern. Bonding nature in the composite is well studied by the Fourier transform infrared (FT-IR) tool. Antibacterial activity studies of the nanocomposites are carried out against various bacteria.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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