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Enregistrement W2579105236 · doi:10.1002/adfm.201770014

Electrocatalysts: Pyrolysis of Self-Assembled Iron Porphyrin on Carbon Black as Core/Shell Structured Electrocatalysts for Highly Efficient Oxygen Reduction in Both Alkaline and Acidic Medium (Adv. Funct. Mater. 3/2017)

2017· article· en· W2579105236 sur OpenAlexaff
Jia Li, Yujiang Song, Gaixia Zhang, Huiyuan Liu, Yiren Wang, Shuhui Sun, Xinwen Guo

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCarbon blackPyrolysisGraphenePorphyrinCatalysisCarbon fibersElectrocatalystMethanolOxygen reductionOxygen reduction reactionChemical engineeringAlkaline fuel cellNoble metalInorganic chemistryMetalNanotechnologyComposite numberComposite materialPhotochemistryElectrodeElectrochemistryChemistryOrganic chemistryMetallurgyElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pyrolysis of self-assembled iron porphyrin on carbon black generates core/shell structured non-noble metal electrocatalysts composed of N-doped graphene-like layers uniformly coated on carbon. In article 1604356, Y. Song, S. Sin, and co-workers demonstrate excellent ORR activity for the catalyst. High durability and methanol tolerance as well as direct 4e and indirect 4e process toward ORR in alkaline and acidic medium are shown.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
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)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
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.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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