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Enregistrement W4417001879 · doi:10.1021/acsomega.5c10226

Molecular Catalysts for the Hydrogen Evolution Reaction: A First-Principles Study

2025· article· en· W4417001879 sur OpenAlexafffund
Samuel Lemay, Félix Paradis, Mihaela Cibian, Gabriel Antonius

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueMetalloenzymes and iron-sulfur proteins
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésCatalysisGibbs free energyDensity functional theoryProtonationTransition metalHydrogenMolecular dynamicsElectrolysis of waterAtom (system on chip)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Molecular catalysts can be used in solution to promote the hydrogen evolution reaction (HER) through electrolysis and photocatalysis. We study the HER from first-principles for four different molecular catalysts, each composed of a transition metal atom and two organic ligands: Co(bpy) 2, Co(PyDAT) 2, Ni(PyDAT) 2, and Cu(PyDAT) 2 . By computing the Gibbs free energy from density functional theory (DFT) at every step of the HER, we identify the protonation sites and the most favorable catalytic pathway on the different catalysts. We compare the efficiency of the different catalysts from their energetic span and from their potential-pH diagrams, showing the operating conditions that make the HER spontaneous. We find that both the nickel- and copper-based systems offer a viable alternative for HER molecular catalysts free of precious metals.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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