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Enregistrement W2334822432 · doi:10.1149/1.3104600

Synthesis and Characterization of Nitrogen-doped SnO2 and Comparison to Nitrogen-doped CeO2 Nanoparticles for Visible-light Applications

2009· article· en· W2334822432 sur OpenAlexaff
Chang‐Jie Mao, Yixin Zhao, Xiaofeng Qiu, Clemens Burda

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésX-ray photoelectron spectroscopyDopingMaterials scienceNanoparticlePhotocatalysisNitrogenVisible spectrumDiffuse reflectance infrared fourier transformSpectroscopyAbsorption spectroscopyChemical stateChemical engineeringNanotechnologyAbsorption (acoustics)MetalCatalysisChemistryOptoelectronicsOpticsOrganic chemistryMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrogen-doped SnO2 with varying amounts of nitrogen have been synthesized via a wet-chemical method and compared to CeO2 nanoparticles synthesized under similar conditions. Morphologies, N-doping level, and optical properties were characterized by X-ray powder diffraction (XRD), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and UV-Vis diffuse reflectance spectroscopy (DRS). The N-doped nanoparticles showed enhanced visible-light absorption and photocatalytic activity compared to commercially available TiO2 nanoparticles (Degussa P25). This N-doping process can efficiently modify the physical and chemical properties of metal oxides, which in turn can provide scientists in the field with a promising approach to modify the electronic structure of metal oxides, and thus potentially extend the scope of 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 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,617

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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