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Enregistrement W2002610147 · doi:10.6000/1929-5030.2012.01.01.8

Extended Stern Model

2012· article· en· W2002610147 sur OpenAlexvenueno aff
Rangadhar Pradhan, Analava Mitra, Soumen Das

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Solution Chemistry and Modeling · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSternCapacitanceElectrodeElectrolyteEquivalent circuitChemistryMaterials scienceElectrical engineeringVoltageEngineeringPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a theoretical approach of extended Stern model is formulated to represent the electric double layer (EDL) for biochemical as well as biological samples. The existing Stern model is used for several decades to describe the phenomena of electric double layer of electrode/electrolyte interface. In the conventional stern model the double layer which is formed between the electrode and electrolyte interface is described by double layer capacitance. Using the existing Stern model, the equivalent circuit model is not valid for electrical double layer capacitance of electrode/electrolyte interface in β dispersion range. The protein molecules form chemical coupling and chemical adsorption along with classical ionic bonding with gold electrodes. Thus, the compactness of EDL decreases and the double layer capacitance is replaced by a constant phase element (CPE). In the present paper, a three-electrode based ECIS device was used to measure the impedance of various enzymatic solutions for practical realization of theoretical approach. The results obtained from experimental work, were simulated by equivalent circuit simulator, ZsimpWin to validate the extended Stern model by comparing χ2 value. Finally the electrical parameters were extracted and compared for Stern model and extended Stern model. The results obtained by practical experiment and equivalent circuit simulation showed the effectiveness of extended Stern model over Stern model.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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