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Enregistrement W2033402727 · doi:10.1149/2.014401jes

Beneficial Effects of Adsorbate-Induced Surface Segregation of Pt in Nanoporous Metals Fabricated by Dealloying of Ag-Au-Pt Alloys

2013· article· en· W2033402727 sur OpenAlexafffund
Adrián A. Vega

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoporous metals and alloys
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanoporousMaterials scienceX-ray photoelectron spectroscopyTransmission electron microscopyChemical engineeringUnderpotential depositionScanning electron microscopeCyclic voltammetryInert gasElectrochemistryHydrogenNanotechnologyChemistryComposite materialElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface segregation of Pt is investigated in nanoporous metals formed by dealloying of Ag-Au-Pt alloys. By exposing freshly-dealloyed nanostructures to surprisingly low temperatures in the presence of laboratory air, the Pt segregates to the surface of the ligaments thanks to its preferential interaction with oxygen; in contrast, in an inert atmosphere (Ar-H2), Pt mostly remains in the bulk of the ligaments. Moreover, the co-segregation of Pt and O hinders the thermal coarsening of the ligaments. The averaged size of the ligaments, the resulting roughness factor (Rf) and the fraction of Pt atoms on the surface of the ligaments were investigated. Scanning electron microscopy, transmission electron microscopy, X-ray photoelectron spectroscopy and low energy ion scattering were used to characterize the resulting nanoporous structure, in addition to electrochemical methods such as underpotential deposition of hydrogen and cyclic voltammetry.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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