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Enregistrement W2328854913 · doi:10.1021/cm2020498

Synthesis of Porous Metallic Monoliths via Chemical Reduction of Au(I) and Ag(I) Nanostructured Sheets

2011· article· en· W2328854913 sur OpenAlexaff
Gilles R. Bourret, Paul J. G. Goulet, R. Bruce Lennox

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoporous metals and alloys
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePorosityChemical engineeringElectrocatalystChemical reductionNanotechnologyNanofiberMetalYield (engineering)FabricationNanoscopic scaleCatalysisConductivityComposite materialElectrochemistryMetallurgyElectrodeChemistryOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The facile fabrication of free-standing conductive Au(0) and Ag(0) nanostructured monoliths via the chemical reduction of sheets composed respectively of AuCl( n -butylamine) nanofibers and aggregated AgCl nanocubes is reported. This preparation can be performed on a large scale (hundreds of milligrams) with high yield (>74%). The product sheets have large dimensions (several cm 2 ), high conductivity (>1800 S m –1 for the Au(0) sheets), and large surface areas (2 m 2 g –1 or 400 m 2 mol –1 for the Au(0) sheets). The macroscopic structure of the Au(I) and Ag(I) sheets is preserved during the chemical reduction process. At the nanoscale the Au(I) fibers are converted into Au(0) ribbons and fibers, and the AgCl cubes are converted into porous Ag(0) cubes. The resulting porous metal sheets provide physically stable Au(0) and Ag(0) foams that are highly sought-after in catalysis, sensing, and electrocatalysis applications.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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