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Enregistrement W4223917578 · doi:10.3390/chemosensors10040145

Electrochemical Oxidation of Sodium Metabisulfite for Sensing Zinc Oxide Nanoparticles Deposited on Graphite Electrode

2022· article· en· W4223917578 sur OpenAlexafffund
Kailai Wang, Edward P. C. Lai

Notice bibliographique

RevueChemosensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSodium metabisulfiteNanoparticleCyclic voltammetryElectrochemistryElectrodeX-ray photoelectron spectroscopyInorganic chemistryZincAqueous solutionChemistryMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel concept was successfully evaluated for the electrochemical quantitative analysis of zinc oxide nanoparticles originally in aqueous suspension. An aliquot of the suspension was first placed on the working area of a graphite screen-printed electrode and the water was evaporated to form a dry deposit of ZnO nanoparticles. Deposition of ZnO nanoparticles on the electrode was confirmed by energy-dispersive X-ray spectroscopy. A probe solution containing KCl and sodium metabisulfite was added on top of the deposit for electrochemical analysis by cyclic voltammetry. The anodic peak current (Ipa) for metabisulfite, measured at +1.2 V vs. Ag/AgCl, afforded a lower detection limit of 3 µg and exhibited a linear dependence on the mass of deposited ZnO nanoparticles up to 15 μg. Further, the current increased nonlinearly until it reached a saturation level beyond 60 μg of ZnO nanoparticles. The diffusion coefficient of metabisulfite anions through the electrical double layer was determined to be 4.16 × 10−5 cm2/s. Apparently the surface reactivity of ZnO originated from the oxide anion rather than the superoxide anion or the hydroxyl radical. Enhancement of the metabisulfite oxidation peak current can be developed into a sensitive method for the quantitation of ZnO nanoparticles.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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