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Enregistrement W2072623019 · doi:10.1039/b302853d

Making sense out of sulfated tin dioxide mesostructures

2003· article· en· W2072623019 sur OpenAlexafffund
Robert W. J. Scott, Marc Mamak, Keri Kwong, Neil Coombs, Geoffrey A. Ozin

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity College LondonGovernment of Canada
Mots-clésCalcinationCarbon monoxideInorganic chemistryMesoporous materialTin oxideThermogravimetric analysisTin dioxideMaterials sciencePyrolysisChemical engineeringTinThermal decompositionOxideCatalysisChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An in-depth investigation into the synthesis, characterization and sensor response of mesoporous SnO2 materials formed utilizing tin(IV) chloride, sodium dodecylsulfonate, and urea is described. The structures have been stabilized towards calcination by increasing the condensation of the tin oxide network utilizing urea as a slow-release base. PXRD, FT-Raman, N2 gas adsorption, thermal gravimetric analysis, and pyrolysis mass spectroscopy were used to monitor the two-step surfactant decomposition in which a sulfated tin oxide surface is formed followed by removal of the sulfate groups at elevated calcination temperatures. In situ a.c. impedance measurements of the materials in dry air and 2000 ppm carbon monoxide showed that the sensitivity of these materials towards carbon monoxide was inhibited by the presence of sulfate groups on the surface, whereas after the sulfate groups were removed the materials became much more sensitive towards carbon monoxide. These materials could find promising applications as gas-selective chemical sensors, super-acid catalysts, and anode materials for lithium battery applications.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations12
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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