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Enregistrement W2947274281 · doi:10.1039/c8cs00762d

Light-addressable electrochemistry at semiconductor electrodes: redox imaging, mask-free lithography and spatially resolved chemical and biological sensing

2019· review· en· W2947274281 sur OpenAlexaff
Yan B. Vogel, J. Justin Gooding, Simone Ciampi

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensBentley (Canada)
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilAustralian Research Council
Mots-clésPotentiostatLithographyElectrochemistryElectrodeSemiconductorMaterials scienceRedoxNanotechnologyOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial confinement of electrochemical reactions at solid/liquid interfaces is a mature area of research, and a central theme from cell biology to analytical chemistry. Monitoring or manipulating the kinetics of a charge transfer reaction in 2D is generally achieved using scanning electrochemical microscopy or multielectrode arrays, techniques that rely on moving physical probes or on a network of electrical connections. This tutorial is introducing concepts and instruments to confine faradaic electrochemical reactions in 2D without resorting to the mechanical movement of a probe, and with the simple design of one semiconducting electrode, one electrical lead and a single-channel potentiostat. We provide a theoretical background of semiconductor electrochemistry, and describe the use of localised visible light stimuli on photoconductor/liquid and semiconductor/liquid interfaces to address electrical conductivity - hence chemical reactivity - only at one specific site defined by the experimentalist. This enables shifting of the tenet of one electrode/one wire towards one wire/many electrodes. We discuss the applications of this emerging platform in the context of surface chemistry patterning, redox imaging, chemical and biological sensing, generating chemical gradients, electrocatalysis, nanotechnology and cell biology.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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