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Enregistrement W2143475103 · doi:10.1149/1.2953509

Stabilization and Characterization of Pt Nanoparticles on HOPG

2008· article· en· W2143475103 sur OpenAlexaff
Helga C. Halvorsen, Christina Bock, B. MacDougall, Dashan Wang

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesIndustrial Technology Research InstituteNational Science Council
Mots-clésHighly oriented pyrolytic graphiteCatalysisMaterials sciencePlatinumPyrolytic carbonChemical engineeringElectrochemistryCarbon monoxideThermal decompositionSubstrate (aquarium)NanoparticleThermal stabilityPlatinum nanoparticlesNanotechnologyScanning tunneling microscopeChemistryPyrolysisPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platinum nano-catalysts are deposited, either by electrodeposition at constant potential or thermal decomposition, onto highly ordered pyrolytic graphite (HOPG). To help stabilize the nano-catalyst, the HOPG substrate is oxidized either by electrochemical methods or by ozone gas. The combination of two deposition techniques and two substrate oxidation techniques results in four different types of samples. As a point of reference, the particle morphology, activity towards oxidation of adsorbed carbon monoxide, and electrochemical stability of the four different types of samples are compared to a sample made by electrodeposition of Pt onto freshly cleaved HOPG. Of the four samples prepared, the combination of thermal reduction onto ozone oxidized HOPG was found to produce the most stable platinum nano-catalyst.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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