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Enregistrement W4390266041 · doi:10.1103/physreve.108.064413

Coupled chemical reactions: Effects of electric field, diffusion, and boundary control

2023· article· en· W4390266041 sur OpenAlexafffund
Shixin Xu, Bob Eisenberg, Zilong Song, Huaxiong Huang

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDissipative systemChemical reactionElectric fieldChemical energyElectric potential energyElectrostaticsChemical physicsDomain (mathematical analysis)Chain reactionPhysicsDiffusionChemical processElectrolyteEnergy (signal processing)ChemistryThermodynamicsElectrodeQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical reactions involve the movement of charges, and this paper presents a mathematical model for describing chemical reactions in electrolytes. The model is developed using an energy variational method that aligns with classical thermodynamics principles. It encompasses both electrostatics and chemical reactions within consistently defined energetic and dissipative functionals. Furthermore, the energy variation method is extended to account for open systems that involve the input and output of charge and mass. Such open systems have the capability to convert one form of input energy into another form of output energy. In particular, a two-domain model is developed to study a reaction system with self-regulation and internal switching, which plays a vital role in the electron transport chain of mitochondria responsible for ATP generation-a crucial process for sustaining life. Simulations are conducted to explore the influence of electric potential on reaction rates and switching dynamics within the two-domain system. It shows that the electric potential inhibits the oxidation reaction while accelerating the reduction reaction.

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)0,003
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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