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Enregistrement W4412912685 · doi:10.1021/acselectrochem.5c00215

Application-Oriented Understanding of Spectroelectrochemistry: Perspective in the Realm of Electrochromism

2025· article· en· W4412912685 sur OpenAlexaff
Tanushree Ghosh, Rajesh Kumar

Notice bibliographique

RevueACS electrochemistry. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research Board
Mots-clésElectrochromismRealmPerspective (graphical)NanotechnologyComputer scienceChemistryMaterials scienceHistoryElectrodeArtificial intelligencePhysical chemistryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemistry and spectroscopy, two major tools used in modern science and technology, when coupled together form a unique branch of material characterization termed “Spectroelectrochemistry”. The novelty of this technique lies in the detailed information it provides on molecular, thermodynamic, and kinetic characteristics of a material and, sometimes, for devices, simultaneously. It does so by combining electrochemical methods with spectroscopic techniques, providing insight far greater than the individual methodologies. This Perspective aims to provide a brief overview of the mechanism and introduction of a few key classifications of spectroelectrochemical techniques employed in application-oriented materials. Some examples of devices’ in situ spectroelectrochemical characterization have also been provided. Further, the importance of this technique has been highlighted in the domain of electrochromism, a special branch of materials which can optically respond to electrical bias and displays voltage dependent color changes. Spectroelectrochemistry which appears to be the perfect tool to characterize electrochromic materials, has been extensively studied in this domain citing examples from previously reported literature, also providing insights into key future directions.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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