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Enregistrement W2539429775 · doi:10.1063/1.4964922

Sensitivity measurement of a cantilever-based surface stress sensor

2016· article· en· W2539429775 sur OpenAlexafffund
Ann-Lauriene Haag, Zeno Schumacher, Peter Grütter

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésCantileverSurface stressElectrodeMaterials scienceChlorideStress (linguistics)Sensitivity (control systems)PerchlorateAnalytical Chemistry (journal)AdsorptionIonReference electrodeElectrochemistryCurrent (fluid)Electrochemical potentialChemistryComposite materialElectronic engineeringThermodynamicsPhysicsPhysical chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A detailed analysis of the temporal surface stress evolution for potential-driven adsorption of ions is discussed. A gold-coated cantilever is used to simultaneously measure the change in surface stress as well as the current response during an applied potential step. In this electrochemical configuration, the cantilever acts as the working electrode, a platinum wire as the counter electrode, and the Ag/AgCl (sat. KCl) electrode as the reference electrode. To study the time-dependent signal and the sensitivity of the cantilever response, the frequency of the potential step applied to the cantilever is varied from 1 s to 0.1 ms. First, a comparison between a strong adsorbing (chloride Cl−) and a weak adsorbing ion (perchlorate ClO4−) in a 1 mM solution is presented. Next, the linear relationship between surface stress and charge density is measured for these fast potential steps. The slope of this fit is defined as the sensitivity of the system and is shown to increase for shorter potential pulses. Finally, the behaviour of the surface stress and current for consecutive applied potential steps is studied.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,215

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,233
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; 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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