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Enregistrement W2325119476 · doi:10.1149/06131.0035ecst

Manganese-Based Non-Precious Metal Catalyst for Oxygen Reduction in Acidic Media

2014· article· en· W2325119476 sur OpenAlexafffund
Drew Higgins, Gang Wu, Hoon T Chung, Ulises Martinez, Shuguo Ma, Zhongwei Chen, Piotr Zelenay

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryLaboratory Directed Research and DevelopmentNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCatalysisManganesePolyanilineElectrolyteLeaching (pedology)Inorganic chemistryMetalElectrochemistryChemistryNitrogenCarbon fibersMaterials scienceNuclear chemistryElectrodeOrganic chemistryComposite numberComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-precious metal catalysts (NPMCs) based on manganese (Mn) are prepared by heat treating polyaniline (PANI), manganese acetate and Ketjenblack EC300J (KJ) carbon supports. Using a heat treatment temperature of 950oC, followed by an acid leaching and second heat treatment step, Mn-PANI-KJ catalysts are found to provide onset and half-wave potentials of ca. 0.90 and 0.77 V vs. RHE, respectively, in 0.5 M H2SO4 electrolyte. After 5,000 cycles of electrochemical durability testing, Mn-PANI-KJ demonstrates a half-wave potential loss of only ca. 20 mV, superior to the 80 mV loss for our previously developed iron (Fe)-PANI-KJ catalyst. Increased surface nitrogen concentrations and relative ratios of pyridinic to graphitic nitrogen species were observed at increased Mn-PANI-KJ preparation temperatures, along with the evolution of graphene-like and graphitic nanoshell structures.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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