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Enregistrement W4410251069 · doi:10.1016/j.nxmate.2025.100699

High-entropy oxide for enhanced supercapacitors and precise electrochemical detection of dopamine at nanomolar levels

2025· article· en· W4410251069 sur OpenAlexaff
Elangovan Sivasurya, Francis Ashamary, Mari Elancheziyan, Jonnagaddala Harathi, M. Monika, Mani Arivazhagan, Narayanamoorthy Bhuvanendran, S. Philomina Mary, Raji Atchudan, Pramod K. Kalambate, Devaraj Manoj

Notice bibliographique

RevueNext Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesKarpagam Academy of Higher Education
Mots-clésSupercapacitorDopamineOxideElectrochemistryNanotechnologyMaterials scienceChemistryInternal medicineMedicineElectrodePhysical chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to synthesize multi-metal elements into a single-component material at the nanoscale, known as high entropy oxide (HEO) is earning great attention, especially in the field of electrocatalysis. However, the present methods for the synthesis of HEO often involve non-noble, noble, or refractory elements, which require complicated synthesis methods, making the control of shape and size highly challenging. In this regard, a class of six dissimilar elements (Co, Ni, Mn, Mo, V and Zn) with combination of non-noble and refractory elements has been formed a new type of (Co 0.5 Ni 0.5 Mn 0.5 Mo 0.5 V 0.5 Zn 0.5 )O based HEO. The multi-element interaction and carbonization network enhance ion conductivity, boosting specific capacitance to 698.4 F.g⁻¹ , far surpassing conventional metal oxides. In addition, the HEO on screen printed electrode exhibited a notable increase in the oxidation peak current for the oxidation of dopamine, which can detect dopamine at nanomolar levels.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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