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Enregistrement W3097579778 · doi:10.21577/1984-6835.20200123

Electrochemical Impedance Spectroscopy: a tool on the electrochemical investigations

2020· article· en· W3097579778 sur OpenAlexaff
Josimar Ribeiro

Notice bibliographique

RevueRevista Virtual de Química · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensQUAD Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectric spectroscopyElectrical impedanceComputer scienceChemistryElectrochemistryElectrical engineeringEngineeringPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2000 the number of publications related to Electrochemical Impedance Spectroscopy -EIS has been gradually increasing, going from just over 81 publications in 2000 to over 1800 publications in 2019.In 2020, more than 1028 publications are seen in just 4 months, that is, more than 18,000 publications in the last 20 years.EIS is a very powerful tool in the study of several areas of knowledge, such as chemistry, physics, biology etc.On the other hand, EIS is still considered a difficult technique, due to the mathematical concepts and modeling involved in the analysis of experimental data.Thus, this paper aims to introduce the EIS technique in a more clear and simple way, providing subsidies to all entities involved in scientific research and concisely showing the main points associated with EIS mathematics and physics.Besides, the paper shows how to analyze whether the impedance data obtained is acceptable and how to check its reliability using the Lissajous plots, the Kramers-Kronig transform, and the chi-square test.Desde 2000 o número de publicações relacionadas à Espectroscopia de Impedância Eletroquímica -EIE vem crescendo gradualmente, passando de pouco mais de 81 publicações em 2000 para mais 1800 publicações em 2019.Em 2020, já se observa mais de 1028 publicações em apenas 4 meses, ou seja, mais de 18000 publicações nos últimos 20 anos.A EIE é uma ferramenta bastante poderosa nos estudos de diversas áreas do conhecimento, tais como: Química, Física, Biologia etc. Por outro lado, a EIE ainda é considera uma técnica difícil, em virtude dos conceitos matemáticos e modelagens envolvidos na análise dos dados experimentais.Assim, esse artigo tem o objetivo de introduzir a técnica de EIE de forma mais clara e simples, fornecendo subsídios a todos os entes envolvidos na pesquisa científica e mostrando de forma concisa os pontos principais associados à matemática e a física da EIE.Além disso, o artigo mostra como analisar se os dados de impedância obtidos são aceitáveis e como verificar sua confiabilidade usando os gráficos de Lissajous, a transformada de Kramers-Kronig e o teste qui-quadrado.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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