(Invited) Extracting Kinetics from Scanning Electrochemical Microscopy Images through Least-Squares Fitting of Reactive Discs
Notice bibliographique
Résumé
The strength of scanning electrochemical microscopy measurements (SECM) is its ability to give insights into the kinetics of an underlying surface. Up to now there was no established way to extract kinetics from an SECM image. Our study fills this gap by proposing a method that fits the active area and kinetics of reactive sites from SECM images using the Levenberg-Marquardt algorithm and finite element method simulations. Currently, the kinetics of reactions at a surface are quantified through SECM by performing approach curves: measuring the SECM current as the microelectrode approaches a surface vertically.[1] The theory used to fit approach curves assumes that the kinetics at the surface are uniform across an infinitely large surface. Realistically, sites at which reactions occur in SECM imaging are not infinitely large, leading to an under-estimation of kinetics at finite reactive sites. In some cases, approach curve theory can misidentify diffusion-limited surface reactions at small sites as being electron-transfer-limited. Our new method instead assumes that reactive sites are uniformly reacting discs. High agreement between the fitted and true areas of reactive sites are shown for both simulated and experimental SECM images. Less than 10% error was common for nearly-circular reactive sites. Diffusion-limited processes are not mislabelled as electron-transfer-limited by this method. The rate constants for electron-transfer-limited reactions were usually fit to within 15% error, much lower than the error experienced by the approach-curve method when applied to finite reactive sites. [1] C. Lefrou, R. Cornut, Analytical Expressions for Quantitative Scanning Electrochemical Microscopy (SECM). ChemPhysChem 2010, 11, 547-556.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».