Historical Evolution of Electrodes and Their Impact on Electrochemical Sensing and Biosensing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This review outlines the historical development of electrodes and their importance in electrochemical sensing and biosensing. Electrode design and material choice directly influence sensitivity, selectivity, and applicability. Early systems such as mercury-based dropping mercury electrodes (DMEs) provided reproducible surfaces and broad potential windows, although their toxicity and environmental concerns restricted widespread use. The shift to solid electrodes including glassy carbon, carbon paste, and noble metals brought higher stability, conductivity, and simpler modification, which expanded sensing applications. Subsequent advances such as screen-printed and pencil graphite electrodes introduced low-cost, disposable formats that made electrochemical sensing more portable and accessible. More recently, flexible substrates, 3D-printed devices, and nanostructured materials have created opportunities for wearable technologies, real-time monitoring, and ultra-sensitive detection. Alongside these material innovations, this review examines current gaps related to scalability, commercialization, and sustainability, where translation from laboratory research to practical devices remains limited. The growing role of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and the Internet of Things (IoT) in optimizing electrode design, enabling large-scale data analysis, and supporting remote monitoring is also discussed. By combining historical insights with present challenges, this review outlines future directions toward reliable, safe, and widely accessible electrochemical sensing technologies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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