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Enregistrement W4296962659 · doi:10.1002/anie.202211949

What X‐Ray Absorption Spectroscopy Can Tell Us About the Active State of Earth‐Abundant Electrocatalysts for the Oxygen Evolution Reaction**

2022· review· en· W4296962659 sur OpenAlexfundno aff
Marcel Risch, Dulce M. Morales, Javier Villalobos, Denis Antipin

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchHelmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und EnergieCanadian Light SourceUniversity of SaskatchewanDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésX-ray absorption spectroscopyElectrocatalystOxygen evolutionElectrochemistryAbsorption spectroscopyElectrolyteSpectroscopyAbsorption (acoustics)ChemistryMaterials scienceNanotechnologyInorganic chemistryChemical engineeringElectrodePhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implementation of chemical energy storage for a sustainable energy supply requires the rational improvement of electrocatalyst materials, for which their nature under reaction conditions needs to be revealed. For a better understanding of earth-abundant metal oxides as electrocatalysts for the oxygen evolution reaction (OER), the combination of electrochemical (EC) methods and X-ray absorption spectroscopy (XAS) is very insightful, yet still holds untapped potential. Herein, we concisely introduce EC and XAS, providing the necessary framework to discuss changes that electrocatalytic materials undergo during preparation and storage, during immersion in an electrolyte, as well as during application of potentials, showing Mn oxides as examples. We conclude with a summary of how EC and XAS are currently combined to elucidate active states, as well as an outlook on opportunities to understand the mechanisms of electrocatalysis using combined operando EC-XAS experiments.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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