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Enregistrement W4378373258 · doi:10.5539/jmsr.v12n1p51

Characterization of Clay Materials from Côte d’Ivoire: Possible Application for the Electrochemical Analysis

2023· article· en· W4378373258 sur OpenAlexvenueno aff
S. Soro, Mariame Coulibaly, Légré Paul Gauly, Seiny Roger N Dri, Ali Sanou, Albert Trokourey

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueClay minerals and soil interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFourier transform infrared spectroscopyCyclic voltammetryFerrocyanideScanning electron microscopeElectrochemistryKaoliniteElectrodeAnalytical Chemistry (journal)Clay mineralsCarbon fibersChemical engineeringNuclear chemistryMineralogyComposite numberComposite materialMetallurgyChemistryEnvironmental chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The utilization of clay minerals as electrode modifiers is based on their unique structure and properties. In this study, clays from various regions of Côte d'Ivoire were characterized for their potential use in developing electrochemical sensors. The clay samples underwent analysis via X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS) mapping analysis, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), and X-ray fluorescence (XRF). Results from XRD, FTIR, SEM, and XRF indicated that kaolinite was the primary component mineral phase in all samples. These clays were then employed as modifying agents to prepare modified carbon paste electrodes, and the electrochemical behavior of ferri/ferrocyanide was studied via cyclic voltammetry on the modified electrodes. The composite electrodes generated from clays and carbon pastes exhibited a well-defined redox peak of ferri/ferrocyanide and appeared to be more sensitive than bare carbon paste electrodes.

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)0,011
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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