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Enregistrement W2518852902 · doi:10.1149/2.0741602jes

Carbonaceous Nanowire Supports for Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cells

2015· article· en· W2518852902 sur OpenAlexaff
Fernando H. Garzón, Mahlon S. Wilson, Dustin Banham, Siyu Ye, Karren L. More

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensBallard Power Systems (Canada)
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyOffice of ScienceU.S. Department of Energy
Mots-clésNanowireNucleationNanofiberMaterials scienceElectrolyteChemical engineeringTemplateHeteroatomNanoparticlePyrolysisPolymerNanotechnologyElectrodeChemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, carbohydrate-dye combinations were used to form ionically-linked soft templates for the formation of polypyrrole nanowire networks. High yields of nanostructured products were obtained using small amounts of low-cost carbohydrate and dye template materials, the majority of which remained encapsulated within the nanowires. Varying the concentration and the two-part ratio of the templates influenced the length and diameter of the nanofiber segments within the nanowire network. Pyrolysis of the nanowires yielded carbonaceous fibers containing nitrogen heteroatoms, as well as convoluted graphitic domains, well suited for supporting Pt nanoparticles. The resulting high density of nucleation sites enabled the formation of well dispersed, smaller Pt particles compared to commercial catalysts, despite significantly higher support surface loadings.

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 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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