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Enregistrement W3167231087 · doi:10.1002/chem.202101263

Tracking the Electrocatalytic Activity of a Single Palladium Nanoparticle for the Hydrogen Evolution Reaction

2021· article· en· W3167231087 sur OpenAlexaff
Mengjie Chen, Si‐Min Lu, Yue‐Yi Peng, Zhifeng Ding, Yi‐Tao Long

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanoparticleElectrochemistryPalladiumElectrodeMaterials scienceElectrocatalystCatalysisHydrogenChemical engineeringNanotechnologyChemistryPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nanoparticle-based electrocatalysts' performance is directly related to their working conditions. In general, a number of nanoparticles are uncontrollably fixed on a millimetre-sized electrode for electrochemical measurements. However, it is hard to reveal the maximum electrocatalytic activity owing to the aggregation and detachment of nanoparticles on the electrode surface. To solve this problem, here, we take the hydrogen evolution reaction (HER) catalyzed by palladium nanoparticles (Pd NPs) as a model system to track the electrocatalytic activity of single Pd NPs by stochastic collision electrochemistry and ensemble electrochemistry, respectively. Compared with the nanoparticle fixed working condition, Pd NPs in the nanoparticle diffused working condition results in a 2-5 orders magnitude enhancement of electrocatalytic activity for HER at various bias potential. Stochastic collision electrochemistry with high temporal resolution gives further insights into the accurate study of NPs' electrocatalytic performance, enabling to dramatically enhance electrocatalytic efficiency.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,312

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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