MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386164412 · doi:10.14447/jnmes.v26i3.a08

Natural Zeolite-Cellulose Phosphate Nanocomposites: Preparation and Advance Electrochemical Study

2023· article· en· W4386164412 sur OpenAlexvenueno aff
Ivelina Tsacheva, Mariela Dimitrova, Adriana Gigova, Ognian Dimitrov, Dzhamal Uzun

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCelluloseNanocompositeZeoliteElectrochemistryPhosphateMaterials scienceChemical engineeringChemistryNanotechnologyOrganic chemistryCatalysisEngineeringElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scope of this research study is to investigated the green method for preparing and applying cost-effective and environmentally friendly electrocatalytic materials from natural zeolite (clinoptilolite) and cellulose phosphate using microwave irradiation. X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), energy-dispersive spectroscopy (EDX) and Brunauer-Emmett-Teller (BET), were used for the physicochemical characterization of nanocomposites. The newly obtained nanocomposites were studied electrochemically using cyclic voltammetry, linear sweep, galvanostatic measurements, and Tafel slopes. The results show that the obtained nanocomposites can find applications as promising electrocatalytic materials for seawater electrolysis for hydrogen production at oxygen evolution reactions (OER) and for electrochemical purification of organic pollutants.

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 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of New Materials for Electrochemical SystemsMême sujetConducting polymers and applicationsTravaux en français237 207