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Enregistrement W4409202718 · doi:10.1016/j.rser.2025.115695

Lignin-based photocatalytic materials: Fabrication, applications, and perspectives

2025· article· en· W4409202718 sur OpenAlexaff
Ying Xu, Wei Li, Wenjie Sui, Ting Xu, Guanhua Wang, Jinguang Hu, Chuanling Si

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesChina Academy of Space TechnologyNatural Science Foundation of Tianjin CityChina Postdoctoral Science FoundationPostdoctoral Innovation Project of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotocatalysisFabricationMaterials scienceLigninNanotechnologyPolymer scienceChemical engineeringChemistryEngineeringOrganic chemistryMedicineCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, sustainable lignin-based photocatalytic materials have sprung up, offering the potential for harnessing solar energy and renewable biomass sources . Lignin, as the most abundant natural aromatic compound , possesses high carbon content and abundant oxygen-containing functional groups, making it a promising material for modifying photocatalysts to enhance light absorption, facilitate electron transfer , and prevent particle aggregation. Despite the increasing reports on lignin-based photocatalytic materials, there is a lack of comprehensive understanding regarding the regulation and design of their structures. Therefore, this review aims to provide an overview of lignin-based photocatalytic materials, focusing on lignin's roles, fabrication strategies, and future design consideration. It discusses recent advancements in photocatalytic applications and delves into the microscopic mechanisms of the corresponding reactions. Additionally, it outlines the current challenges faced by lignin-based photocatalytic materials, offering insights for future developments in the field of photocatalysis .

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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