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Enregistrement W4386467301 · doi:10.1002/smll.202304404

Cyano‐Rich g‐C<sub>3</sub>N<sub>4</sub> in Photochemistry: Design, Applications, and Prospects

2023· review· en· W4386467301 sur OpenAlexafffund
Liquan Jing, Yuanguo Xu, Meng Xie, Zheng Li, Chongchong Wu, Heng Zhao, Na Zhong, Jiu Wang, Hui Wang, Yubo Yan, Huaming Li, Jinguang Hu

Notice bibliographique

RevueSmall · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAbsorption (acoustics)Materials sciencePolarization (electrochemistry)Carbon nitrideNanotechnologyChemistryCatalysisPhysical chemistryOrganic chemistryPhotocatalysisComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cyano‐rich g‐C3N4 materials are widely used in various fields of photochemistry due to the very powerful electron‐absorbing ability and electron storage function of cyano, as well as its advantages in improving light absorption, adjusting the energy band structure, increasing the polarization rate and electron density in the structure, active site concentration, and promoting oxygen activation ability. Notwithstanding, there is yet a huge knowledge break in the design, preparation, detection, application, and prospect of cyano‐rich g‐C3N4. Accordingly, an overall review is arranged to substantially comprehend the research progress and position of cyano‐rich g‐C3N4 materials. An overall overview of the current research position in the synthesis, characterization (determination of their location and quantity), application, and reaction mechanism analysis of cyano‐rich g‐C3N4 materials to provide a quantity of novel suggestions for cyano‐modified carbon nitride materials' construction is provided. In view of the prevailing challenges and outlooks of cyano‐rich g‐C3N4 materials, this paper will purify the growth direction of cyano‐rich g‐C3N4, to achieve a more in‐depth exploration and broaden the applications of cyano‐rich g‐C3N4.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations55
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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