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Enregistrement W4382516672 · doi:10.21203/rs.3.rs-3081771/v1

Xylan derived carbon dots composite with cotton cellulose paper as fluorescence sensor for real time detection Cu2+

2023· preprint· en· W4382516672 sur OpenAlexaff
Yingying Zhang, Xiuyuan Feng, Zhiyuan Chen, Xiaoci Cui, Huining Xiao, Ranhua Xiong, Chaobo Huang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon and Quantum Dots Applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFluorescenceCelluloseXylanDetection limitCarbon fibersMaterials scienceComposite numberChemistryNanotechnologyChemical engineeringComposite materialOrganic chemistryChromatographyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cotton cellulose paper composited with fluorescence carbon dots (CDs) has shown potential for Cu 2+ detection in environmental monitoring. In this study, a solid-state detection platform was developed using biomass-based fluorescent sensors ( CPU-CDs ) composed of xylan-derived CDs ( U-CDs ) and cotton cellulose paper. The fluorescence platform was nanoengineered to monitor Cu 2+ changes via spectral and colorimetric dual-modal methods. CPU-CDs exhibits reusability, non-toxicity, excellent fluorescence characteristics and biocompatibility. Besides, CPU-CDs has a complex network structure and a large number of hydroxyl and amino groups, which can realize a high loading rate of U-CDs and provide more binding sites for the detection and response of Cu 2+ . CPU-CDs displays high effectiveness and sensitivity for Cu 2+ . Additionally, the detection limit of CPU-CDs for Cu 2+ as low as 0.14 μM that was well below U.S. EPA safety levels (20 μM). Practical application indicated that CPU-CDs could achieve precision response of Cu 2+ change in water environment with recovery range of 90%-119%. This strategy demonstrated a promising biomass solid-state fluorescence sensor for Cu 2+ detection for water treatment research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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