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Enregistrement W2903022799 · doi:10.1002/gch2.201800049

3D Macroporous Zinc Compound/Silicone Hybrid Foams for Amperometric Sensing of Glucose Oxidase

2018· article· en· W2903022799 sur OpenAlexaff
Ye Wu, Hao Fu, Weiwei Xie, Yingcheng Lin, Orhan Kizilkaya, Jian Xu

Notice bibliographique

RevueGlobal Challenges · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesChongqing Research Program of Basic Research and Frontier TechnologyUniversity of Texas at San AntonioLouisiana State University
Mots-clésZincAmperometryGlucose oxidaseX-ray photoelectron spectroscopyFourier transform infrared spectroscopyRaman spectroscopySiliconeMaterials sciencePolymerInfrared spectroscopyElectrodeChemical engineeringChemistryBiosensorOrganic chemistryNanotechnologyElectrochemistryPhysical chemistryComposite materialMetallurgyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 3D porous matrix makes an intriguing sensing platform, which can integrate functional guest molecules. Here, the first demonstration of a zinc compound/silicone hybrid foam is reported for amperometric sensing of glucose oxidase. The silicone foam is fabricated by a self-developed solid-filling-melting method. Two zinc-based polymers, Zn-Compound-1 and Zn-Compound-2, are synthesized. Zn-Compound-1 and Zn-Compound-2 are characterized by X-ray diffraction, X-ray photoelectron spectroscopy, Fourier-transform infrared spectroscopy, Raman spectroscopy, and X-ray absorption nearedge structure spectroscopy of carbon K-edge, oxygen K-edge, and zinc L-edge. Effective amperometric sensing of glucose oxidase is achieved by introducing Zn-Compound-1 or Zn-Compound-2 into the silicone foam, i.e., an increase of the concentration of the glucose oxidase led to an increase of detected current. This phenomenon can be explained by a possible mechanism of the formation of electron extra bands.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations3
Publié2018
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Résumé présentoui

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