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Enregistrement W2260407237 · doi:10.1149/2.0131604jes

Probing Passivating Porous Films by Scanning Electrochemical Microscopy

2015· article· en· W2260407237 sur OpenAlexafffund
Christian Kuß, Nicholas A. Payne, Janine Mauzeroll

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGeneral Motors of Canada
Mots-clésScanning electrochemical microscopyElectrochemistryPorosityMaterials scienceMicroelectrodeSubstrate (aquarium)CathodeElectrodeScanning electron microscopeMembraneCorrosionChemical engineeringElectrochemical cellMicroscopyAnalytical Chemistry (journal)Composite materialChemistryOpticsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porous films are ubiquitous in electrochemistry. They frequently form on active electrodes due to the precipitation of insoluble reaction products. They can have beneficial effects, like the protection from electrochemical corrosion, or be of parasitic nature, as in the poisoning of fuel cell air cathodes. The effects of such layers on the electrochemical response of the substrate can be probed by Scanning Electrochemical Microscopy (SECM). Herein, we present modifications to the conventional analytical expressions for SECM microelectrode approach curves, to account for the effects of a porous layer. The modified expressions can be used to fit experimental approach curves and obtain film thickness and porosity parameters. Their performance is demonstrated through comparison to results obtained by finite element modeling, and by fitting experimental approach curves over well-defined filter membranes.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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