MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400121989 · doi:10.3390/appliedchem4030016

Polymeric and Crystalline Materials for Effective and Sustainable CO2 Capture

2024· article· en· W4400121989 sur OpenAlexaff
David Gendron, M. Ya. Zakharova

Notice bibliographique

RevueAppliedChem · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensCegep de Thetford
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerGreenhouse gasCarbon capture and storage (timeline)Materials scienceCarbon dioxideIonic liquidEnvironmental scienceNanotechnologyProcess engineeringSustainable energyBiochemical engineeringClimate changeChemistryEngineeringOrganic chemistryRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide (CO2) is recognized as the primary cause of global warming due to its greenhouse potential. It plays a significant role in contributing to the emissions arising from a variety of anthropogenic activities, such as energy production, transportation, the construction industry, and other industrial processes. Capturing and utilizing CO2 to mitigate its impact on the environment is, therefore, of significant importance. To do so, strategies such as net-zero strategies, deploying capture and storage technologies, and converting CO2 into useful products have been proposed. In this review, we focused our attention on the preparation and performance of polymeric and crystalline materials for efficient CO2 capture. More precisely, we examined MOFs, petroleum-based polymers (amine-based, polymeric ionic liquid, ionic polymer, conjugated macro/micro-cyclic polymer, and porous organic polymer) as well as bio-based polymers for CO2 capture. In brief, the present work aims to guide the reader on the available crafted polymeric and crystalline materials offering a promising avenue towards innovative carbon dioxide capture strategy.

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)0,000
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAppliedChemMême sujetCarbon Dioxide Capture TechnologiesTravaux en français237 207