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Enregistrement W2203515047 · doi:10.1021/acsami.5b07814

Covalent Attachment of Ferrocene to Silicon Microwire Arrays

2015· article· en· W2203515047 sur OpenAlexafffund
Onkar Singh Kang, Jared P. Bruce, David E. Herbert, Michael S. Freund

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationUniversity of Manitoba
Mots-clésMaterials scienceX-ray photoelectron spectroscopySiliconFerroceneSurface modificationMonolayerElectrochemistryCovalent bondChemical engineeringCatalysisNanotechnologyElectrodeOrganic chemistryOptoelectronicsPhysical chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fully integrated, freestanding device for photoelectrochemical fuel generation will likely require covalent attachment of catalysts to the surface of the photoelectrodes. Ferrocene has been utilized in the past as a model system for molecular catalyst integration on planar silicon; however, the surface structure of high-aspect ratio silicon microwires envisioned for a potential device presents potential challenges with respect to stability, characterization, and mass transport. Attachment of vinylferrocene to Cl-terminated surfaces of silicon microwires was performed thermally. By varying the reaction time, solutions of vinylferrocene in di-n-butyl ether were employed to control the extent of functionalization. X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and electrochemistry were used to estimate the density and surface coverage of the silicon microwire arrays with ferrocenyl groups, which could be controllably varied from 1.23 × 10(-11) to 4.60 × 10(-10) mol cm(-2) or 1 to 30% of a monolayer. Subsequent backfill of the remaining Si-Cl sites with methyl groups produced ferrocenyl-terminated surfaces that showed unchanged cyclic volammograms following two months in air, under ambient conditions, and repeated electrochemical cycling.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,645

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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