Comparison of SERS Performances of Co and Ni Ultrathin Films over Silver to Electrochemically Activated Co and Ni Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
In this work, the surface-enhanced Raman scattering (SERS) spectra of pyridine (py) on thin films of Co and Ni electrodeposited on an Ag electrode activated by oxidation−reduction cycles (ORC) are presented. The SERS spectra from the thin films were compared to those of py on activated bare transition metal electrodes. It was verified that the SERS spectra of py on 3 monolayers (ML)-thick films of Ni and Co presented only bands assignable to the py adsorbed on transition metal surfaces. It was also observed that even for 50 ML-thick transition metal films, the py SERS intensity was ca. 40% of the intensity from the 3 ML-thick films. The relative intensities of the SERS bands depended on the thickness of the films, and for films thicker than 7 ML for Co and 9 ML for Ni they were very similar to those of the bare transition metal electrodes. The transition metal thin films over Ag activated electrodes presented SERS intensities 3 orders of magnitude higher than the ones from bare transition metal electrodes. These films are more suitable to study the adsorption of low Raman cross-section molecules than are ORC-activated transition metal electrodes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».