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Enregistrement W2086679358 · doi:10.1149/2.010209jes

3D-Percolating Model of Hydrous Ruthenium Oxide Dispersed in an Inert Polymer Matrix: An Impedance Spectroscopy Study

2012· article· en· W2086679358 sur OpenAlexaff
Romain Dugas, Ana C. Tavares, Daniel Guay

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectric spectroscopyMaterials scienceInertIonic conductivityPolypropylenePolymerComposite numberConductivityMembraneComposite materialOxideVolume fractionAnalytical Chemistry (journal)Polymer chemistryChemistryElectrochemistryPhysical chemistryElectrolyteOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Composite membranes were prepared by mixing RuO 2 ·xH 2 O (with x = 0.0, 0.6 and 2.2) and polypropylene, an inert polymer matrix. The impedance of these homogeneous composite membranes was measured in 0.5 M H 2 SO 4 over a frequency range from 1 mHz to 1 kHz. A three-dimensional model was devised to fit the experimental impedance spectra. It consists of a percolating network of homogeneous transmission lines to represent RuO 2 ·xH 2 O, and resistors to account for the polypropylene inert matrix. The model has four parameters that can be varied: P , C, Re and Ri, which are the volume fraction, capacitance, and electronic and ionic resistance of the active material, respectively. The model allows establishing a link between the macroscopic (and measurable) properties of a composite membrane and the microscopic properties of the constitutive materials. Accordingly, an upper limit to the DC proton conductivity of hydrous ruthenium dioxide was established: σ i = 64, 27 and 10 mS.cm −1 for x = 0.0, 0.6 and 2.2, respectively.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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