Recent advances in graphene oxide-based electrochemical sensors
Notice bibliographique
Résumé
Graphene oxide-based nanomaterials are garnering significant attention from various fields due to their unique physical and chemical properties, which make them attractive for myriad applications. This feature article stems from Dr. Aicheng Chen’s Lecture for the 2023 Ricardo Aroca Award of the Canadian Society for Chemistry and focuses primarily on the synthesis and applications of graphene oxide-based nanomaterials for electrochemical sensing. Graphene oxide (GO), reduced graphene oxide, and functionalized and doped GO-based nanomaterials are emerging as promising enablers of broad applications in electrochemical sensors. This is due to their distinctive functional groups and novel properties, which include high electrical conductivities, large surface areas, and enhanced catalytic activities. Several strategies for the synthesis of these nanomaterials are described in this feature article, encompassing the modified Hummers method, electrochemical, thermal, and microwave reactor methods. The characterization of these GO-based nanomaterials is highlighted, employing techniques such as scanning electron microscopy, transmission electron microscopy, X-ray diffraction, Fourier transform infrared spectroscopy, Raman, and X-ray photoelectron spectroscopy to study their morphologies, structures, and chemical compositions. The development of GO-based electrochemical sensors and their pharmaceutical, medical, environmental, and food safety applications are discussed. Further, the effects of these GO-based nanomaterials and different electrochemical techniques (e.g., cyclic voltammetry, square wave voltammetry, linear sweep voltammetry, and differential pulse voltammetry) on the performance of various electrochemical sensors are addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».