Graphitic Carbon Nitride Enters the Scene: A Promising Versatile Tool for Biomedical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Graphitic carbon nitride (g-C 3 N 4 ), since the pioneering work on visible-light photocatalytic water splitting in 2009, has emerged as a highly promising advanced material for environmental and energetic applications, including photocatalytic degradation of pollutants, photocatalytic hydrogen generation, and carbon dioxide reduction. Due to its distinctive two-dimensional structure, excellent chemical stability, and distinctive optical and electrical properties, g-C 3 N 4 has garnered a considerable amount of interest in the field of biomedicine in recent years. This review focuses on the fundamental properties of g-C 3 N 4, highlighting the synthesis and modification strategies associated with the interfacial structures of g-C 3 N 4 -based materials, including heterojunction, band gap engineering, doping, and nanocomposite hybridization. Furthermore, the biomedical applications of these materials in various domains, including biosensors, antimicrobial applications, and photocatalytic degradation of medical pollutants, are also described with the objective of spotlighting the unique advantages of g-C 3 N 4 . A summary of the challenges faced and future prospects for the advancement of g-C 3 N 4 -based materials is presented, and it is hoped that this review will inspire readers to seek further new applications for this material in biomedical and other fields.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».