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Enregistrement W2891533777 · doi:10.1109/jsen.2018.2871001

Potassium Ion Selective Electrode Using Polyaniline and Matrix-Supported Ion-Selective PVC Membrane

2018· article· en· W2891533777 sur OpenAlexafffund
Thuy Nguyen Thanh Tran, Shide Qiu, Hyun‐Joong Chung

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolyanilineAnalytical Chemistry (journal)ElectrodeCyclic voltammetryMaterials scienceElectrochemistryIon selective electrodeChemistrySelectivityPhysical chemistryPolymerOrganic chemistryPolymerization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid-state potassium ion selective electrode (K+ISE) has been the most studied chemical sensors due to its practical importance in biomedical applications. One of the major obstacles that prevented widespread use of solid-state K+ISE has been output potential drift problem. In this paper, we developed an electrochemical sensing unit in which working, counter, and reference electrodes are integrated in a single plane as all-solid-state form. In order to mitigate the output potential drift, a polyaniline intermediate layer and salt-saturated polyvinylebutyral top coating are introduced in the working and reference electrodes, respectively. Using cyclic voltammetry (CV), uniform layers of polyaniline are deposited on carbon electrode, as confirmed by scanning electron microscope observation. Potentiometry and electrochemical impedance spectroscopy measurement on our K+ISE show high sensitivity (60.5 mV/decade), low concentration for the limit of detection (10-5.8M), and large range of linear detection (10-5-1 M), and superior selectivity of K+ISE against NH4+, Na+, Mg2+, Ca2+, and Fe3+. With its high potential to be miniaturized, we foresee that our solid-state K+ISE will motivate the future applications in microdevices for clinical analysis, agricultural, and environmental applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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