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Enregistrement W3005890259 · doi:10.1149/1945-7111/ab7178

Impact of TiO <sub>2</sub> layer formed on Cu <sub>x</sub> S Films on the Photoelectrochemical Water Reduction Process

2020· article· en· W3005890259 sur OpenAlexaff
Miguel Ángel León-Luna, Próspero Acevedo‐Peña, E. Reguera

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChalcogenidePhotocurrentMaterials scienceCalcinationChemical engineeringThin filmPhotocatalysisWater splittingRenewable energyOptoelectronicsNanotechnologyChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar radiation is the main source of renewable energy capable of satisfying the increasing energy demand without contributing to climate changes using fossil fuels. Energy harvesting from solar radiation requires innovation in materials with appropriate functional properties to produce chemical energy. This study aims to contribute in that sense. It reports the synthesis and characterization of photocathodes for hydrogen evolution based on TiO 2 /Cu x S films formed on FTO glass. Cu x S is prepared by electrodeposition of copper, followed by chalcogenide formation through immersion in a sulfide source solution and then modified by heat treatment. A TiO 2 layer is deposited on Cu x S film to favor its stability and charge carrier separation process. The calcination of bare Cu x S film causes the formation of a mixture of copper oxides. TiO 2 film acts as an effective protector, preserving a larger proportion of Cu chalcogenide species by preventing the complete oxidation, without considerably varying the reducing power of photogenerated electrons in the films. TiO 2 layer favors the absorption of low energy photons and increases the photocurrent, diminishing electron-hole recombination probability.

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 seuil0,007

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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