In Situ Self-Growth of a ZnO Nanorod Array on Nonwoven Fabrics for Empowering Superhydrophobic and Antibacterial Features
Notice bibliographique
Résumé
ZnO nanorod nonwoven fabrics (ZNRN) were developed through hydrothermal synthesis to facilitate the prevention of the transmission of respiratory pathogens. The superhydrophobicity and antibacterial properties of ZNRN were improved through the response surface methodology. The synthesized material exhibited significant water repellency, indicated by a water contact angle of 163.9°, and thus demonstrated antibacterial rates of 91.8% for Escherichia coli (E. coli) and 79.75% for Staphylococcus aureus (S. aureus). This indicated that E. coli with thinner peptidoglycan may be more easily killed than S. aureus. This study identified significant effects of synthesis conditions on the antibacterial effectiveness, with comprehensive multivariate analyses elucidating the underlying correlations. In addition, the ZnO nanorod structure of ZNRN was characterized through SEM and XRD analyses. It endows the properties of superhydrophobicity (thus preventing bacteria from adhering to the ZNRN surface) and antibacterial capacity (thus damaging cells through the puncturing of these nanorods). Consequently, the alignment of two such features is desired to help support the development of personal protective equipment, which assists in avoiding the spread of respiratory infections.
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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) | 0,000 | 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 ».