Silver and Acid-thiourea Silver Dips: Rinsing and Aging Monitored by Electrochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Many conservators are reluctant to use silver dips based on thiourea because of reported problems such as yellowing and retarnishing as well as brown spots on daguerreotypes. Silver dips are reported to leave a surface layer, which is blamed for these problems. Here, acid-thiourea silver dips (1 M thiourea, pH 2) were studied with samples of pure silver to see whether extensive rinsing can remove the surface layer, and what consequences the layer produces. It was shown that potentiodynamic scans can detect the presence of the surface layer. The electrochemical measurements were used to study the effects of rinsing (different times, different pH) and the effects of aging (28 days, 60°C, 100% relative humidity) on silver samples after immersion in a silver dip. The surface layer is partly modified, but not completely removed, even after 24 h of rinsing. The electrochemical signal of the surface layer is gone after aging. Moreover, dipped silver samples after rinsing do not tarnish more rapidly than samples of clean, polished silver. The problems reported with silver dip may be due to thiourea trapped in porosity rather than adsorbed on the surface.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».