MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3087068950 · doi:10.3390/nano10091884

Three-Dimensional Cathodes for Electrochemical Reduction of CO2: From Macro- to Nano-Engineering

2020· review· en· W3087068950 sur OpenAlex
Shiqiang Hui, Nima Shaigan, Vladimir Neburchilov, Lei Zhang, Kourosh Malek, Michael Eikerling, Phil De Luna

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésRenewable energyGreenhouse gasRaw materialMaterials scienceEnvironmental scienceMacroNanotechnologyAdded valueCathodeLimitingSoftware deploymentProcess engineeringComputer scienceEngineeringBusinessMechanical engineeringChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rising anthropogenic CO2 emissions and their climate warming effects have triggered a global response in research and development to reduce the emissions of this harmful greenhouse gas. The use of CO2 as a feedstock for the production of value-added fuels and chemicals is a promising pathway for development of renewable energy storage and reduction of carbon emissions. Electrochemical CO2 conversion offers a promising route for value-added products. Considerable challenges still remain, limiting this technology for industrial deployment. This work reviews the latest developments in experimental and modeling studies of three-dimensional cathodes towards high-performance electrochemical reduction of CO2. The fabrication–microstructure–performance relationships of electrodes are examined from the macro- to nanoscale. Furthermore, future challenges, perspectives and recommendations for high-performance cathodes are also presented.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,266 · 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