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Enregistrement W4386531744 · doi:10.1002/cptc.202300143

ZnGa<sub>2</sub>O<sub>4</sub> : Cr<sup>3+</sup>@Calcium Phosphate Nanocomposite with Near‐Infrared Persistent Luminescence and High Stability

2023· article· en· W4386531744 sur OpenAlexafffund
Clement Lee, Yihong Liu, Benjamin J. Hulme, Lo‐Yeuh Chang, Shang‐Wei Ke, En‐Rui Wang, Yu‐Hao Wu, Bi‐Hsuan Lin, Yingying Jiang, Lijia Liu

Notice bibliographique

RevueChemPhotoChem · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern UniversityUniversity of SaskatchewanCanadian Light Source
Mots-clésLuminescencePersistent luminescenceNanocompositeMaterials scienceAnnealing (glass)Amorphous solidComposite numberDopantInfraredChemical stabilityNanoparticleNanotechnologyChemical engineeringMineralogyNuclear chemistryThermoluminescenceChemistryDopingOptoelectronicsComposite materialCrystallographyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Persistent luminescence (PersL) is an optical phenomenon which allows for materials to emit luminescence after ceasing excitation. The long‐lasting luminescence is ascribed to the presence of trap states, which can be exploited through the introduction of various dopants and post‐synthesis treatment. In this study, ZnGa 2 O 4 : Cr 3+ (CZGO), one of the most widely investigated near‐infrared‐emitting PersL materials, is synthesized in the form of nanoparticles, and incorporated into amorphous calcium phosphate (ACP) to form a luminescent nanocomposite with drug attachment potential. The effects of annealing CZGO in the composite are comparatively studied alongside the composite that contains unannealed CZGO. We find that ACP with annealed CZGO exhibits much higher luminescence intensity and longer PersL duration. The formation of the nanocomposite also results in the redistribution of Zn, and its influence on the composite luminescence intensity and the long‐term chemical stability are investigated.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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