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Enregistrement W4391874828 · doi:10.1002/9781394175482.ch5

Nanoparticle Properties

2024· other· en· W4391874828 sur OpenAlexaff
Kajal Baviskar, Brijesh Shah, Anjali Bedse, Shilpa S. Raut, Suchita P. Dhamane, Dhara J. Dave

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensBurnaby Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoparticleNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a constantly expanding class of materials with several applications, NPs have drawn enormous interest. They are being used at an accelerated rate in diverse fields like cosmetics, food industry, and electronics. In the sphere of modern medicine too, NPs have become an inevitable paradigm. Due to the extremely high ratio of atoms on their surface to those inside the particle, NPs have what are known as quantum characteristics. As properties like shape, size, and morphology of NPs diverge from those of bulk materials, their catalytic characteristics improve and so is their applicability. Cellular interactions, behavior of NPs, and their effects are influenced by various properties of NPs, size, shape, and charge being the most prominent. However, while opening the new horizons, unique properties of NPs can also account for toxicity. Thus, it is crucial to understand properties of NPs. The chapter focuses on important properties of NPs. Cellular interactions and toxicity of NPs have been discussed in brief. In addition, the characterization techniques for determining surface properties have been tabulated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,026

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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