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Enregistrement W3025891205 · doi:10.1149/ma2020-01522928mtgabs

Synthesis of Mixed Phase nanoTiO<sub>2 </sub>particles &amp; Their Application in Photocatalytic Water Decontamination

2020· article· en· W3025891205 sur OpenAlexaff
Konstantina Chalastara, George P. Demopoulos

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocatalysisHuman decontaminationAdsorptionMethyl orangeMaterials sciencePhase (matter)PrecipitationPollutantNanoparticleTitanium dioxideChemical engineeringInorganic chemistryChemistryNanotechnologyCatalysisWaste managementOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A green, sustainable hydrolytic precipitation process is used to synthesize different blends of intrinsically heterostructured (mixed phase) titanium dioxide (TiO 2 ) nanoparticles (NPs). NPs are evaluated for the decontamination of organic and inorganic pollutants. The NPs are characterized for their morphological, semiconductor and photocatalytic properties. As organic compound, methyl orange was used to evaluate the mixed phase TiO 2 NPs through adsorption and photo-oxidation, while selenium (IV and VI) species were the inorganic pollutants of interest, removed by adsorption and photo-reduction. A comparative assessment of photocatalytic effectiveness of different nanoTiO 2 varieties is presented revealing contrasting behavior between organic and inorganic removal, while exemplifying the importance of tuning phase composition, as per intended application.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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