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Enregistrement W4408300572 · doi:10.2166/h2oj.2025.037

Synergistic antimicrobial mechanisms of silver-doped zinc oxide for water treatment: a systematic review

2025· review· en· W4408300572 sur OpenAlexaff
Elizabeth Makauki, Revocatus L. Machunda, Onita D. Basu, Mwemezi J. Rwiza

Notice bibliographique

RevueH2Open Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialZincDopingChemistryMedicineNanotechnologyMaterials scienceMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This systematic review provides an overview of the existing research on antimicrobial mechanisms of silver-doped zinc oxide nanocomposites (Ag/ZnO NCs). It reports the existing knowledge on the synergistic effect (relationship) between silver (Ag) and zinc oxide (ZnO) for its optimum application. The doping of Ag into the ZnO has been used to enhance its photocatalysis and antimicrobial performance by improving the generation of reactive oxygen species (ROS). The Ag/ZnO NCs’ microbial elimination can be done through generated ROS, metallic (Ag+ and Zn2+) ions, and direct attack by the nanoparticles (NPs). Unlike the summation of individual use outcomes, the antimicrobial results of Ag/ZnO create a synergetic effect. This brings the sustainable use of the materials by increasing their efficiency while lowering the amounts used. This article systematically reviews the antimicrobial mechanisms of Ag/ZnO against gram-negative and gram-positive bacteria. It further analyses the quantitative and qualitative synergism between Ag and ZnO when applied together as antimicrobial materials. This systematic review found Ag/ZnO as a potential microbial elimination agent. Many studies reported the chemical synthesis of Ag/ZnO, which might cause a yield of toxic nanomaterials. Further studies on biosynthesis are pivotal for the sustainable supply of safe, non-toxic materials aimed at drinking water treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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