<scp>2D</scp>‐<scp>MXene</scp> composite systems for effective photocatalytic degradation of pharmaceutical compounds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The escalating incidence of chronic diseases and infections has driven an increase in the use of antibiotics, raising concerns regarding their disposal and presence in water sources. Antibiotic‐resistant genes (ARGs) can arise in bacteria and other microorganisms when antibiotics are present in the water. Human, plant, and animal physiological processes may be negatively impacted by extended exposure to these substances. Since MXenes are effective photocatalysts and adsorption agents, they have garnered a lot of attention in the wastewater treatment industry. While employing MXene alone typically yields inadequate results, it is advantageous to combine MXene with other materials to generate derivatives or composites. This comprehensive review meticulously examines MXene composites with various materials to enhance their photocatalytic prowess, unveiling composite systems capable of achieving an exceptional degradation efficiency of up to 99%, as exemplified by the UiO‐66/MXene composite and g‐C 3 N 4 /Ti 3 C 2 MXene/black phosphorus heterojunction. Additionally, this paper provides critical insights into the intrinsic characteristics, synthesis methodologies, and performance efficiencies for these composites, thereby serving as an invaluable resource for researchers and practitioners in the field.
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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) | 0,002 | 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 ».