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Enregistrement W4413296838 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-zjsrt

Assessing water quality impact on practical on-demand H2 production using porous silicon

2025· article· en· W4413296838 sur OpenAlexafffund
Sarah A. Martell, Toren Hynes, Samantha M. Knight, Anastasiia Kutulska, Mita Dasog

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch Nova ScotiaKillam TrustsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésProduction (economics)Quality (philosophy)Porous siliconSiliconPorosityEnvironmental scienceNatural resource economicsBusinessEnvironmental economicsProcess engineeringMaterials scienceEngineeringEconomicsMetallurgyComposite materialMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the shift from fossil fuels, green hydrogen (H2) is poised to become a vital fuel source. While large-scale green H2 production methods continue to improve, portable, on-demand technologies remain limited—especially for emergency response and remote applications. Chemical storage materials, which release H2 via chemical reactions, offer a promising solution. Porous silicon (Si) reacts with alkaline water to produce H2, but the impact of its physical properties on the yield and rate is not well understood. This study explores porous Si made via magnesiothermic reduction at various heating rates. These parameters produced variations in crystallinity, surface area, and porosity, which were evaluated for H2 evolution performance. Samples were also tested in ocean, river, lake, well, and rainwater to simulate real-world use. Comparisons suggest that pores <10 nm and surface areas >100 m2 g-1 are key for maintaining high performance in diverse water sources for on-demand chemical H2 storage.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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