MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2438085193 · doi:10.1021/acs.analchem.5b01268

High-Speed Scanning Electrochemical Microscopy Method for Substrate Kinetic Determination: Method and Theory

2015· article· en· W2438085193 sur OpenAlexafffund
Sabine Kuss, Dao Trinh, Laurence Danis, Janine Mauzeroll

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScanning electrochemical microscopyChemistryKinetic energySubstrate (aquarium)KineticsHorizontal scan rateMicroscopyScanning electron microscopeNonlinear systemAnalytical Chemistry (journal)ElectrochemistryNanotechnologyOpticsElectrodeChromatographyMaterials scienceCyclic voltammetryPhysical chemistryClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scanning electrochemical microscopy (SECM) allows imaging and analysis of a variety of biological samples, such as living cells. Up to now, it still remains a challenge to successfully decouple signals related to topography and reactivity. Furthermore, such delicate samples require careful adjustment of experimental parameters, such as scan velocity. The present study proposes a method to extract a substrate's kinetic rate by numerical modeling and experimental high speed constant height SECM imaging. This is especially useful for the determination of substrates with unknown surface reaction kinetics and large topographical features. To make this approach applicable to soft cell samples, which cannot be imaged at high velocity, a nonlinear fit strategy is presented to obtain kinetic rate values also under slow scan velocity conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations34
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnalytical ChemistryMême sujetElectrochemical Analysis and ApplicationsTravaux en français237 207