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Enregistrement W4288066752 · doi:10.1021/acscatal.2c02174

Inductive Heating for Research in Electrocatalysis: Theory, Practical Considerations, and Examples

2022· article· en· W4288066752 sur OpenAlexafffund
Derek Esau, Fabian M. Schuett, K. Liam Varvaris, Ludwig A. Kibler, Timo Jacob, Gregory Jerkiewicz

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésElectrocatalystElectrodeElectrochemistryElectrochemical energy conversionThermalCurrent (fluid)Atmosphere (unit)ChemistryElectrochemical cellVoltammetryLinear sweep voltammetryMaterials scienceCyclic voltammetryThermodynamicsChemical physicsNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)Physical chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inductive heating in neutral or slightly reducing gaseous atmosphere has become one of the most effective methods to thermally pretreat oxygen-sensitive monocrystalline electrodes for interfacial electrochemistry and electrocatalytic research. In this contribution, we discuss the principles and theory of inductive heating, and we explain how an alternating current passing through a coil induces a resistive current inside a conductive sample. The thermodynamics and heat transport phenomena of how the thermal energy propagates and heats the sample are then discussed. Practical considerations with examples are given about how to best utilize this technique and avoid sample damage by controlling the gaseous atmosphere surrounding the sample being treated. Finally, a Ni(111) electrode is used to demonstrate the applicability of the method to interfacial electrochemistry and electrocatalysis research. The post-thermal treatment demonstrates the effect of the presence of small amounts of oxygen in the gaseous atmosphere on cyclic voltammetry profiles acquired in aqueous alkaline media.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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