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Enregistrement W2749402232 · doi:10.1038/s41467-017-00420-y

Photoelectrochemical oxidation of organic substrates in organic media

2017· article· en· W2749402232 sur OpenAlexafffund
Tengfei Li, Takahito Kasahara, Jingfu He, Kevan E. Dettelbach, Glenn M. Sammis, Curtis P. Berlinguette

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Research ChairsCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésCatalysisReagentChemistryWater splittingPhotochemistryOrganic synthesisPhotoelectrochemistryNanotechnologyMaterials scienceCombinatorial chemistryChemical engineeringEnvironmental chemistryElectrochemistryOrganic chemistryPhotocatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a global effort to convert sunlight into fuels by photoelectrochemically splitting water to form hydrogen fuels, but the dioxygen byproduct bears little economic value. This raises the important question of whether higher value commodities can be produced instead of dioxygen. We report here photoelectrochemistry at a BiVO4 photoanode involving the oxidation of substrates in organic media. The use of MeCN instead of water enables a broader set of chemical transformations to be performed (e.g., alcohol oxidation and C-H activation/oxidation), while suppressing photocorrosion of BiVO4 that otherwise occurs readily in water, and sunlight reduces the electrical energy required to drive organic transformations by 60%. These collective results demonstrate the utility of using photoelectrochemical cells to mediate organic transformations that otherwise require expensive and toxic reagents or catalysts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations200
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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