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Enregistrement W4412475686 · doi:10.53555/sfs.v10i2.3664

Synthesis Of Silver Nanoparticles Using By Gum Arabic Based Hydrogel

2023· article· en· W4412475686 sur OpenAlexvenueno aff
Rajiv Kumar, Anil Kumar Delta

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides Composition and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGum arabicArabicSilver nanoparticleNanoparticleMaterials scienceNanotechnologyChemical engineeringPolymer scienceChemistryEngineeringPhilosophyLinguisticsFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different researchers have been working to synthesis silver nanoparticles by biological method because this method takes less time, low cost and one step method. Biodegradable material such as gum, bacteria, fungus etc. are used to synthesis silver nanoparticles and organic molecules which are present in biodegradable material, provides stability to silver nanoparticles. Biological method is used to synthesis of silver nanoparticles in this research. Gum Arabic Polyacrylamide Fumaric Acid (GAPAAFA) based hydrogel,used to synthesis silver nanoparticles. GAPAAFA hydrogel is taken into grey solution that contains silver particles that formed from silver nitrate and borax and after three hours, grey solution changes into brownish/yellow silver nanoparticles. GAPAAFA acts as stabilizing and capping agent. Synthesis of silver nanoparticles confirmed by the following method such as Ultra Violet-Visible Spectroscopy (UV-VIS),Thermo-Gravimetric Analysis(TGA),Dynamic Light Scattering(DLS), Zeta potential and effect on Escherichia coli and Bacillus subtilis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,099 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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