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Enregistrement W4389673591 · doi:10.1002/smtd.202301307

Recent Progress Toward Electrocatalytic Conversion of Nitrobenzene

2023· review· en· W4389673591 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueSmall Methods · 2023
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisNitrobenzeneScope (computer science)Boosting (machine learning)NanotechnologyBiochemical engineeringMass transportUpstream (networking)Materials scienceChemistryComputer scienceProcess engineeringEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite that extensive efforts have been dedicated to the search for advanced catalysts to boost the electrocatalytic nitrobenzene reduction reaction (eNBRR), its progress is severely hampered by the limited understanding of the relationship between catalyst structure and its catalytic performance. Herein, this review aims to bridge such a gap by first analyzing the eNBRR pathway to present the main influential factors, such as electrolyte feature, applied potential, and catalyst structure. Then, the recent advancements in catalyst design for eNBRR are comprehensively summarized, particularly about the impacts of chemical composition, morphology, and crystal facets on regulating the local microenvironment, electron and mass transport for boosting catalytic performance. Finally, the future research of eNBRR is also proposed from the perspectives of performance enhancement, expansion of product scope, in-depth understanding of the reaction mechanism, and acceleration of the industrialization process through the integration of upstream and downstream technologies.

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)0,001
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 enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,260 · 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