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Enregistrement W3216827416 · doi:10.1515/cti-2021-0013

A new spin on electrochemistry in the undergraduate lab

2021· article· en· W3216827416 sur OpenAlexaff
Holly M. Fruehwald, Olena V. Zenkina, E. Bradley Easton

Notice bibliographique

RevueChemistry Teacher International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)CurriculumChemistryPopularityRotating ring-disk electrodeElectrochemistryChemistry educationElectrodeComputer scienceNanotechnologyEngineering physicsMaterials sciencePhysical chemistryPsychologyPhysicsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The growing interest in electrochemistry over recent years has sparked an increase in the popularity of various electrochemical techniques, including more advanced methods, that have previously been overlooked in academia and industry. This makes comprehensive hands-on experience in electrochemistry a highly demanded addition to chemistry graduates. However, many students do not receive sufficient training in the theory and experimental design to confidently use and apply various electrochemical techniques throughout their undergraduate, and sometimes even in graduate studies. Here we summarize the theory and practical applications for both rotating disk electrode (RDE) and rotating ring disk electrode (RRDE) techniques. The different modes of operation of rotating ring disk voltammetry, methodologies of data analysis and interpretation as well as the scope of the information that can be extracted from the RDE/RRDE are discussed. Proposed modifications of the laboratory curriculum will allow students to examine and learn valuable information about the reactions on the surface of the electrode/liquid interface. This information will allow chemists to confidently use RDE and RRDE techniques for a wide range of research and development targets. Furthermore, incorporating these techniques into existing chemistry laboratories will help chemistry educators to enrich the undergraduate chemistry curriculum and improve students’ learning outcomes.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,996

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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