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Enregistrement W2088342359 · doi:10.1371/journal.pone.0107942

Substrate Selection for Fundamental Studies of Electrocatalysts and Photoelectrodes: Inert Potential Windows in Acidic, Neutral, and Basic Electrolyte

2014· article· en· W2088342359 sur OpenAlexfundno aff
Jesse D. Benck, Blaise A. Pinaud, Yelena Gorlin, Thomas F. Jaramillo

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesDivision of ChemistryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceStanford Bio-XCalifornia Institute of TechnologyU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceElectrolyteCyclic voltammetrySubstrate (aquarium)Inorganic chemistryChemical engineeringTin oxideElectrochemistryOxideElectrocatalystInertOxygen evolutionIndium tin oxidePyrolytic carbonElectrodeNanotechnologyChemistryLayer (electronics)MetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The selection of an appropriate substrate is an important initial step for many studies of electrochemically active materials. In order to help researchers with the substrate selection process, we employ a consistent experimental methodology to evaluate the electrochemical reactivity and stability of seven potential substrate materials for electrocatalyst and photoelectrode evaluation. Using cyclic voltammetry with a progressively increased scan range, we characterize three transparent conducting oxides (indium tin oxide, fluorine-doped tin oxide, and aluminum-doped zinc oxide) and four opaque conductors (gold, stainless steel 304, glassy carbon, and highly oriented pyrolytic graphite) in three different electrolytes (sulfuric acid, sodium acetate, and sodium hydroxide). We determine the inert potential window for each substrate/electrolyte combination and make recommendations about which materials may be most suitable for application under different experimental conditions. Furthermore, the testing methodology provides a framework for other researchers to evaluate and report the baseline activity of other substrates of interest to the broader community.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations285
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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