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Enregistrement W4220911834 · doi:10.1016/j.isci.2022.104177

Synthetic strategies for MOF-based single-atom catalysts for photo- and electro-catalytic CO2 reduction

2022· review· en· W4220911834 sur OpenAlexaff
Shufang Ji, Yuanjun Chen, Dingsheng Wang

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Key Research and Development Program of ChinaTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisPhotocatalysisRenewable energyElectrochemical reduction of carbon dioxideNanotechnologyCarbon dioxideMaterials scienceSelectivityMetal-organic frameworkAtom (system on chip)PhotochemistryYield (engineering)ChemistryCombinatorial chemistryOrganic chemistryComputer scienceCarbon monoxideElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The excessive CO 2 emission has resulted in climate changes, which has threatened human existence. Photocatalytic and electrocatalytic CO 2 reduction, driven by wind electricity and solar energy, are feasible ways of tackling carbon dioxide emission, as both energies are clean and renewable. Single-atom catalyst (SAC) is a candidate owing to excellent electrocatalytic and photocatalytic performance. Methods for preparing an SAC by using metal-organic frameworks (MOFs) as support or precursors are summarized. Also, applications in energy conversion are exhibited. However, the real challenge is to improve the selectivity of catalytic reactions to yield higher value products, which is to be discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,263 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations61
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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