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Enregistrement W4402007945 · doi:10.1021/acs.jpclett.4c01792

Separating Hofmeister Trends in Stern and Diffuse Layers at a Charged Interface

2024· article· en· W4402007945 sur OpenAlexafffund
Nathaniel Tetteh, Shyam Parshotam, Julianne M. Gibbs

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute for Oil Sands Innovation, University of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAqueous solutionIonZeta potentialChemistryOxideAlkali metalChemical physicsAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryNanotechnologyMaterials sciencePhysical chemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the role of pH and ions on the electrical double layer (EDL) at charged mineral oxide/aqueous interfaces remains crucial in modeling environmental and industrial processes. Yet the simultaneous contribution of pH and specific ion effects (SIEs) on the different layers of the EDL remains unknown. Here, we utilize zeta potential measurements, vibrational sum frequency generation, and the maximum entropy method to ascertain the detailed structure of the Stern and diffuse regions of the EDL at the silica/water interface with varying pH values for different alkali chlorides. Both at pH 2, when the surface is nearly neutral, and at pH 12, when the surface is highly charged, we observe that Li + and Na + disrupt while Cs + enhances existing water structures within the Stern layer. Moreover, the SIE trends for the diffuse and Stern layers are opposite to one another at pH 2 (in the amount of ordered water) and at pH 12 (in the amount of net oriented water). Finally, we observe an inversion in Hofmeister (SIE) trends at low and high pH in the zeta that impacts the diffuse layer structure. These results indicate that SIEs play critical yet separable roles in governing both the electrostatic and water-structuring capabilities of the EDL.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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