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Enregistrement W1975066296 · doi:10.1149/05801.0797ecst

Characterization and Performance of Catalyst Layers Prepared by Inkjet Printing Technology

2013· article· en· W1975066296 sur OpenAlexafffund
Madhu Sudan Saha, Mickey Tam, Viatcheslav Berejnov, Darija Susac, Scott McDermid, Adam P. Hitchcock, Jürgen Stumper

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensMcMaster UniversityAutomotive Fuel Cell Cooperation (Canada)
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLawrence Berkeley National LaboratoryCanadian Light SourceU.S. Department of Energy
Mots-clésIonomerMaterials scienceNafionCoatingChemical engineeringCharacterization (materials science)CatalysisMembraneCathodeBar (unit)Composite materialFuel cellsInkjet printingNanotechnologyInkwellElectrodePolymerChemistryOrganic chemistryElectrochemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between the structure of cathode catalyst layers (CCLs) prepared by different coating techniques and fuel cell performance was investigated. Inkjet printing technique was employed for producing CCLs directly on Nafion membranes, while Mayar bar was used to prepare conventional CCL coating that was decaled-transferred on to the membrane. Scanning transmission X-ray microscopy was used to determine the ionomer and carbon support distributions within the interior of both CCL structures. Distinctly different ionomer distributions were observed impacting Pt- utilization.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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