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Enregistrement W4402417618 · doi:10.3390/s24185864

Microfibrous Carbon Paper Decorated with High-Density Manganese Dioxide Nanorods: An Electrochemical Nonenzymatic Platform of Glucose Sensing

2024· article· en· W4402417618 sur OpenAlexafffund
Khawtar Hasan Ahmed, Mohamed Mohamedi

Notice bibliographique

RevueSensors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Bureau for International Education
Mots-clésNanorodAscorbic acidElectrodeMaterials scienceElectrochemistryNanotechnologySelectivityLinear rangeChemical engineeringBiosensorDetection limitInorganic chemistryCatalysisChemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanorod structures exhibit a high surface-to-volume ratio, enhancing the accessibility of electrolyte ions to the electrode surface and providing an abundance of active sites for improved electrochemical sensing performance. In this study, tetragonal α-MnO2 with a large K+-embedded tunnel structure, directly grown on microfibrous carbon paper to form densely packed nanorod arrays, is investigated as an electrocatalytic material for non-enzymatic glucose sensing. The MnO2 nanorods electrode demonstrates outstanding catalytic activity for glucose oxidation, showcasing a high sensitivity of 143.82 µA cm−2 mM−1 within the linear range from 0.01 to 15 mM, with a limit of detection (LOD) of 0.282 mM specifically for glucose molecules. Importantly, the MnO2 nanorods electrode exhibits excellent selectivity towards glucose over ascorbic acid and uric acid, which is crucial for accurate glucose detection in complex samples. For comparison, a gold electrode shows a lower sensitivity of 52.48 µA cm−2 mM−1 within a linear range from 1 to 10 mM. These findings underscore the superior performance of the MnO2 nanorods electrode in both sensitivity and selectivity, offering significant potential for advancing electrochemical sensors and bioanalytical techniques for glucose monitoring in physiological and clinical settings.

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)0,000
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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