Unveiling Solvent Effects on Femtosecond Laser-Irradiated Au/Fe3O4 Colloidal Nanoparticles: The Acetone Effect
Notice bibliographique
Résumé
The interplay between laser parameters and liquid environments dictates the outcome of femtosecond laser-induced nanoparticle modification. We present a study of gold and iron oxide nanoparticles in water and a water-acetone mixture, irradiated with femtosecond lasers at 808 nm and 404 nm. While aggregation was observed in pure water at both wavelengths, the results revealed a strong stability and a rather unexpected wavelength-dependency in the acetone-water mixture. In this case, 808 nm irradiation produced some decrease in nanoparticle sizes, while 404 nm led to some nanoparticle growth. As a result, the acetone effect is found to be twofold: (i) on one hand, it helps to prevent aggregation; (ii) on the other hand, it acts as a reactive medium allowing to tune the nanoparticle size and composition simply by changing laser wavelength. So, this work emphasizes that solvent physical properties as well as laser-induced chemical processes in the solvent are not merely secondary effects but can dominate the final morphological outcome, providing a predictive framework for nanoparticle synthesis.
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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) | 0,001 | 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 ».