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Enregistrement W3034438133 · doi:10.1039/d0an00409j

Evaluation of the electroanalytical performance of carbon-on-gold films prepared by electron-beam evaporation

2020· article· en· W3034438133 sur OpenAlexafffund
Thuy P. Nguyen, Richard L. McCreery, Mark T. McDermott

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesUniversity of Alberta
Mots-clésGlassy carbonCarbon fibersEvaporationAdsorptionMaterials scienceAmorphous carbonElectron beam physical vapor depositionElectrodeElectron transferElectrochemistryAnalytical Chemistry (journal)FabricationNanotechnologyChemical engineeringThin filmAmorphous solidChemistryComposite materialCyclic voltammetryOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon film electrodes can often be used without pretreatment, and their fabrication allows for flexibility in size and shape and for mass production. In this work, we are exploring layered structures comprised of thin films of carbon on gold (eC/Au) prepared by electron-beam evaporation. These extremely flat films are not pyrolyzed and are comprised of mainly amorphous carbon but still exhibit reasonable conductivity due to the underlying gold layer. eC/Au electrodes, without any pretreatment, yield similar heterogeneous electron-transfer rates for benchmark redox systems and significantly lower background current in comparison with polished glassy carbon. Interestingly, they show insignificant adsorption of quinones, which is uncommon for most carbon electrode materials. However, eC/Au is still prone to adsorption of airborne hydrocarbons when exposed to ambient air like most graphitic materials. With reproducibly fast electron transfer kinetics, low background current, negligible adsorption, and ultraflat surface, eC/Au films are a promising candidate for electrochemical and sensor applications.

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)0,000
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 enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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