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Enregistrement W2331128717 · doi:10.1149/05330.0245ecst

Semiconductors as Selective Redox Electrodes

2013· article· en· W2331128717 sur OpenAlexafffund
Ashwin R Usgaocar, Lisheng Wang, Zhen Hong, John D. W. Madden

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésRedoxCyclic voltammetryInorganic chemistryElectrodeChemistryHalf-reactionTin oxideOxideElectrochemistryElectron transferMaterials sciencePhotochemistryOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrodes that selectively exchange charge with only certain redox couples in a mixture could improve the performance of photogalvanic and bio-photovoltaic cells described in the literature. One avenue to achieve selectivity is through the use of semiconducting rather than metallic electrodes to exploit the presence of the bandgap to control reaction rates. In this paper, Fluorine doped Tin oxide (F:SnO 2 ), Copper(II) oxide (CuO) and Nickel oxide (NiO) electrodes are investigated as a means to achieving selective redox reactions. The reactions of methyl viologen, ferricyanide/ferrocyanide and ferric/ferrous couples on the three semiconducting electrodes were studied using cyclic voltammetry and sampled current voltammetry. The rate of electron transfer between the electrodes and the redox couples depended on the difference between the semiconductor majority carrier band edge and the standard redox potential of the redox couple. Most noticeably, the rate constant of methyl viologen on F:SnO 2 was two orders of magnitude higher than that for the ferric/ferrous ion. Similar results were obtained with the NiO electrode while electrochemical instability hampered the tests of the CuO electrode.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0080,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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