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Enregistrement W3217053975 · doi:10.3390/materproc2021005040

Fe–Mn Alloys Electroforming Process Using Choline Chloride Based Deep Eutectic Solvents

2021· article· en· W3217053975 sur OpenAlexaff
Vinicius Sales, Carlo Paternoster, Diego Mantovani, Γεώργιος Κολλιόπουλος

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholine chlorideEutectic systemCyclic voltammetryEthylene glycolElectrochemistryMaterials scienceElectroformingInorganic chemistryIonic liquidDeep eutectic solventChlorideAnhydrousAqueous solutionAlloyElectrochemical windowElectrolyteChemical engineeringChemistryMetallurgyElectrodeNanotechnologyOrganic chemistryIonic conductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aqueous solvents, despite being effective in the electrodeposition of metals with positive reduction potential, fail to deposit metals with negative reduction potential due to their narrow electrochemical potential window. Deep eutectic solvents (DESs), a class of ionic liquids, are a promising alternative of inexpensive, biodegradable, non-toxic anhydrous solvents that present wide electrochemical potential windows. The present work reports on the potential of choline chloride/ethylene glycol DES in the electrodeposition of Fe–Mn alloys. Cyclic voltammetry tests showed that increasing the quantity of Mn in the bath composition decreases the deposition current of the alloy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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