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Enregistrement W4283700027 · doi:10.1002/celc.202200334

Direct Laser Writing of Poly(furfuryl Alcohol)/Graphene Oxide Electrodes for Electrochemical Determination of Ascorbic Acid

2022· article· en· W4283700027 sur OpenAlexaff
Lara Fernandes Loguercio, Anderson Thesing, Bruno S. Noremberg, Bruno Vasconcellos Lopes, Guilherme Kurz Maron, Giovanna Machado, Michael A. Pope, Neftalí Lênin Villarreal Carreño

Notice bibliographique

RevueChemElectroChem · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do SulConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésAscorbic acidGrapheneCarbonizationMaterials scienceDetection limitReproducibilityOxideElectrochemical gas sensorElectrodeElectrochemistryChemical engineeringNanotechnologyChemistryChromatographyComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to the considerable importance of preventing and treating diseases, efficient detection methods are required to monitor levels of ascorbic acid (AA) in beverages, foods, dietary supplements, and biological fluids. In this work, an efficient, easy handling, low cost, and simple fabrication process for non‐enzymatic electrochemical sensors was fabricated through the carbonization of a graphene oxide filled biomass‐derived polymer poly(furfuryl alcohol) (PFA/GO), as sustainable alternative, using a high throughput CO2 laser‐scribing process. The laser power was found to determine the physicochemical properties of the resulting graphene‐like electrodes. As an electrochemical sensor, devices presented a detection limit of 1.0 μmol cm2 L−1 with good reproducibility towards AA oxidation. For real sample measurements, recovery rates between 97 and 113 % were found in commercial vitamin‐C tablet. Analysis of AA in synthetic sweat presented good intra‐electrode reproducibility and limit of detection of 1.3 μmol cm2 L−1.

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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