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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

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 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'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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