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Enregistrement W4393253732 · doi:10.3390/inorganics12040096

Quantum Yield Enhancement of Carbon Quantum Dots Using Chemical-Free Precursors for Sensing Cr (VI) Ions

2024· article· en· W4393253732 sur OpenAlexfundno aff
Karthiga K. Anpalagan, Hong Yin, Ivan Cole, Tian Zhang, Daniel Lai

Notice bibliographique

RevueInorganics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon and Quantum Dots Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRMIT UniversityOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésCarbon quantum dotsQuantum yieldIonQuantum dotYield (engineering)Carbon fibersQuantum chemicalQuantumMaterials scienceNanotechnologyChemistryPhysicsQuantum mechanicsMoleculeOrganic chemistryMetallurgyComposite numberFluorescenceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum yield illustrates the efficiency that a fluorophore converts the excitation light into fluorescence emission. The quantum yield of carbon quantum dots (CQDs) can be altered via precursors, fabrication conditions, chemical doping, and surface modifications. In this study, CQDs were first fabricated from whole-meal bread using a chemical-free hydrothermal route, and a low quantum yield (0.81%) was obtained. The combination of whole-meal bread, soybean flour, and lemon juice generated CQDs with almost four folds of enhancement in quantum yield. Detailed characterization suggested that these CQDs were subjected to more complete hydrothermal reactions and had zwitterionic surfaces. The CQDs could selectively detect Cr (VI) ions with a limit of detection (LOD) of 8 ppm. This study shows that the enhancement of the quantum yield of CQDs does not need chemicals, and it is achievable with food precursors.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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