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Enregistrement W3024285951 · doi:10.1039/d0cc03084h

<i>Operando</i> vibrational spectroscopy for electrochemical biomass valorization

2020· article· en· W3024285951 sur OpenAlexafffund
Nina Heidary, Nikolay Kornienko

Notice bibliographique

RevueChemical Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrochemistryBiomass (ecology)SpectroscopyChemistryMaterials scienceEnvironmental chemistryPhysical chemistryElectrodePhysicsAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrocatalysis is a promising route to generate fuels and value-added chemicals from abundant feedstocks powered by renewable electricity. The field of electrocatalysis research has made great progress in supplementing electrocatalyst development with operando vibrational spectroscopic techniques, those carried out simultaneously as the reaction is occurring. Such experiments unveil reaction mechanisms, structure-activity relationships and consequently, accelerate the development of next generation electrocatalytic systems. While operando techniques have now been extensively applied to water electrolysis and CO2 reduction, their application to the emerging area of biomass valorization is rather nascent. The electrocatalytic conversion of biomass can provide an alternate, environmentally friendly route to the chemicals which power our society, but this field still requires much growth before the envisioned technologies are economically competetive with thermochemical routes. Within this context, a growing body of work has begun to translate the methodology and concepts from water/CO2 electrolysis to biomass valorization to elucidate links between catalyst structure, adsorbed surface intermediates, and the resultant catalytic performance. The reactions of interest here include the upgrading of biomass platforms such a 5-hydroxymethylfurfural or glycerol to value-added chemicals. In this feature article we highlight these efforts and provide a critical view on the steps necessary to take to further progress the field. We further show how the knowledge derived from these studies can be translated to a plethora of other organic transformations to forge new avenues in renewable energy electrocatalysis.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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