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Enregistrement W2084079069 · doi:10.1021/jp073395i

Characterization of FeS<sub>2</sub>-Based Thin Films as Model Catalysts for the Oxygen Reduction Reaction

2007· article· en· W2084079069 sur OpenAlexaff
Darija Susac, M. Teo, Aya Sode, Kevin Wong, P.C. Wong, R. R. Parsons, Dan Bizzotto, K.A.R. Mitchell, Stephen Campbell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensBallard Power Systems (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésX-ray photoelectron spectroscopyThin filmRaman spectroscopyElectrochemistryRotating disk electrodeAnalytical Chemistry (journal)CatalysisMaterials scienceSputter depositionSulfideSputteringIron sulfidePyriteElectrodeChemistryCyclic voltammetryChemical engineeringNanotechnologyMetallurgyPhysical chemistryOpticsSulfur

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FeS 2 and (Fe,Co)S 2 thin films prepared by magnetron sputtering have been investigated as model catalysts for the oxygen reduction reaction (ORR), and their activities were compared against that of a sputtered thin film of Pt. Scanning Auger microscopy (SAM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX), X-ray diffraction (XRD), and micro-Raman spectroscopy have been used, in parallel with electrochemical activity measurements using the thin film as a rotating disk electrode (RDE), to assess how the electrochemical performances of the sulfide films relate to chemical composition and structure. Comparisons were also made against a mineral FeS 2 pyrite whose open circuit potential (OCP) was 0.62 V and much less than the values of 0.78 and 0.80 V found for the FeS 2 and (Fe,Co)S 2 thin films, respectively (all potentials are given vs the reversible hydrogen electrode). There are indications that the ORR activities for these films may be associated with the presence of some polysulfides in addition to the expected S 2 2- bulk and surface sites.

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations121
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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