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Enregistrement W4381742905 · doi:10.1021/acs.jpcc.3c01602

Ionic Liquid–Graphene Interface: Effect of Anions on the Fermi Level

2023· article· en· W4381742905 sur OpenAlexaff
Gangamallaiah Velpula, Jian Xiang Lian, David Cornil, Roberto Lazzaroni, Kunal S. Mali, Steven De Feyter

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFonds Wetenschappelijk OnderzoekVlaamse regeringFonds De La Recherche Scientifique - FNRSKU LeuvenWaalse Gewest
Mots-clésGrapheneIonic liquidElectrolyteRaman spectroscopyMaterials scienceElectrochemistryDopingChemical physicsElectrodeFermi levelIonIonic bondingGraphene nanoribbonsNanotechnologyChemical engineeringChemistryPhysical chemistryOptoelectronicsCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since energy conversion and storage processes take place at the electrolyte–electrode interface, it is important to develop experimental and theoretical procedures to understand the interfacial nanostructure in graphene-based electrochemical storage devices where ionic liquids (ILs) are used as electrolytes. In this contribution, the impact of the anions of imidazolium-based ILs on the IL–graphene interface as well as on the electronic structure of graphene is investigated. Raman spectroscopy unveils that 1-butyl-3-methylimidazolium ILs having smaller anions induce n-type doping, while ILs with larger anions have a negligible effect on the doping. Molecular modeling simulations reveal that changes in the electrostatic potential at the IL–graphene interface are responsible for the n-type doping.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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