Synthesis and Characterization of Zirconium Doped Nickel Oxide Nanoparticles Using Acalypha indica L Extract and Its Antimicrobial Activities
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials have had one of the dimensions in the range of 1-100 nm and it's had wide range of application in various fields.The materials produces by the processing in the greener route have more sustain nature.Based on this, the investigation focused on plants based green synthesis of Zr-doped Nickel oxide nanoparticles (NiO Nps) using Acalypha indica Leaf extract for synthesis and its potential applications.The synthesized Zr doped NiO nanoparticles were characterized using Scanning electron microscopy (SEM), X-ray diffraction spectroscopy (XRD), and Fourier transform-infrared spectroscopy (FT-IR) and UV Visible spectroscopy (UV-Vis).The optical absorption calculated and confirmed by UV Visible spectroscopy, the wavelength range is 260 nm.The FCC indexing with its crystalline structure confirmed by XRD.The band at 470 confirmed the presence of NiO using FTIR, Prepared Nano sized materials present in 85 nm ensured through SEM analysis.AFM analysis of the synthesized materials represents the topography Zr doped NiO NPs deliberates good antibacterial activity.
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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 ».