NANOPARTÍCULAS DE ORO FUNCIONALIZADAS CON L-CISTEÍNA PARA DETECCIÓN DE ARSÉNICO EN AGUA
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se reportan resultados experimentales de interacciones del aminoácido L-cisteína (Cis) con nanopartículas de oro (AuNPs) y nanopartículas de oro funcionalizadas con Cis (AuNPs+Cis) cuando se incorpora en la solución iones de As3+. En los procesos de agregación se evalúa el papel de la concentración de la Cis en la funcionalización, además del tamaño de las nanopartículas cuando se incorpora a la solución el agente iónico de interés. Los resultados muestran una sensible dependencia en la agregación de las nanosondas AuNPs+Cis en función de su tamaño, con un registro de mayor sensibilidad para nanopartículas de mayor diámetro. Se observa que la concentración de la Cis en el proceso defuncionalización es condición necesaria para la programación de la estabilidad de las nanosondas, aspecto esencial paraconfigurar un modo estable para detección del agente iónico. De manera que, estos resultados permiten establecer criteriosútiles para el diseño de sensores colorimétricos para detección de metales pesados en aguas contaminadas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".