Chitosan-Coated Silver Nanocomposites: Biosynthesis, Mechanical Properties, and Ag+ Release in Liquid and Biofilm Forms
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the biosynthesis, characterization, and evaluation of silver nanoparticles coated with chitosan (AgChNPs) for liquid nanocomposite and film formation in integrated pest management (IPM). AgChNPs were synthesized using Galega officinalis leaf extract as a reducing agent, with varying chitosan concentrations (0.5%, 1%, and 2%) and pH levels (3, 4, and 5). Synthesis was optimized based on nanoparticle size, stability, and polydispersity index (PDI) over 21 days. Films incorporating AgChNPs were analyzed for chemical, physical, mechanical, and thermal properties via Ultraviolet-visible spectroscopy (UV-vis), Dynamic Light Scattering (DLS), Zeta Potential Analysis, Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR), X-Ray Diffraction (XRD), Transmission Electron Microscopy with Energy Dispersive X-ray Spectroscopy (TEM-EDX), and Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy (ICP-OES) to quantify silver ionization. TEM confirmed spherical nanoparticles (5.54–61.46 nm), and FTIR validated G. officinalis functionalization on chitosan. AgChNPs with 1% chitosan at pH 4 exhibited optimal properties: a size of 207.88 nm, a zeta potential of +42.30 mV, and a PDI of 0.62. Films displayed tunable mechanical strength, with a tensile strength of 3.48 MPa using 5% glycerol and 2% chitosan and an elongation at break of 24.99 mm. TGA showed a two-step degradation process (98.19% mass loss). Ag ionization was 62.57 mg/L in the liquid nanocomposite and 184.07 mg/kg in the films. These findings highlight AgChNPs’ potential for controlled-release properties and enhanced mechanical performance, supporting sustainable agricultural applications.
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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 ».