MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386415732 · doi:10.1002/solr.202300530

A Comprehensive Review of MoS<sub><i>x</i></sub> for Improved Photo(electro)catalytic Performance

2023· review· en· W4386415732 sur OpenAlex
Liquan Jing, Yuanguo Xu, Huaming Li, Ian D. Gates, Jinguang Hu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSolar RRL · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMXene and MAX Phase Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésValence (chemistry)CatalysisMaterials scienceCalcinationNanotechnologyElectrochemistryChemistryElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an efficient hydrogen precipitation site, MoS x shows great promise for energy production and environmental remediation applications due to its low cost, easy modulation, multiple complex valence states, and excellent catalytic performance. Therefore, the development of MoS x synthesis strategies, catalytic enhancement mechanisms, and catalytic applications is reviewed. First, six synthesis strategies regarding MoS x are mainly outlined: electrochemical deposition, photodeposition, hydrothermal/solvent thermal, pulsed laser deposition, precipitation, and calcination, and their advantages and disadvantages are described in detail. Second, catalytic enhancement mechanisms of the composite strategies are elucidated based on the trends of MoS x electronic properties, valence species, light‐absorption range, and interfacial charge transfer. Third, applications of MoS x in photo(electro)catalysis in recent years are systematically reviewed. Finally, the current shortcomings and future research directions of MoS x are discussed from the perspectives of synthesis strategies and practical applications, respectively.

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.

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 enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,268 · 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