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Enregistrement W4246141249 · doi:10.26434/chemrxiv.11400495

Electrochemically Triggered Dynamics Within a Hybrid Metal-Organic Electrocatalyst

2019· preprint· en· W4246141249 sur OpenAlexaff
Nina Heidary, Mathieu Morency, Daniel Chartrand, Khoa H. Ly, Radu Iftimie, Nikolay Kornienko

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrochemistryPorphyrinElectrocatalystCatalysisRaman spectroscopyMetal-organic frameworkIn situCombinatorial chemistryChemistryMaterials scienceElectrodePhotochemistryNanotechnologyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p> A wide array of systems, ranging from enzymes to synthetic catalysts, exert adaptive motifs to maximize their functionality. In a related manner, select metal-organic frameworks (MOFs) and related systems exhibit structural modulations under stimuli such as the infiltration of guest species. Probing their responsive behavior <i>in-situ</i> is a challenging but important step towards understanding their function and subsequently building from there. In this report, we investigate the dynamic behavior of an electrocatalytic Mn-porphyrin containing MOF system (Mn-MOF). We discover, using a combination of electrochemistry and <i>in-situ</i> probes of UV-Vis absorption, resonance Raman and infrared spectroscopy, a restructuration of this system via a reversible cleavage of the porphyrin carboxylate ligands under an applied voltage. We further show, by combining experimental data and DFT calculations, as a proof of concept, the capacity to utilize the Mn-MOF for electrochemical CO<sub>2</sub> fixation and to spectroscopically capture the reaction intermediates in its catalytic cycle. The findings of this work and methodology developed opens opportunities in the application of MOFs as dynamic, enzyme-inspired electrocatalytic systems.</p>

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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