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Enregistrement W2001883617 · doi:10.1002/zaac.201100075

Probing the Metal Composition of Ternary 12–12′‐16 Nanoclusters via Electrospray Ionization Mass Spectrometry

2011· article· en· W2001883617 sur OpenAlexaff
Ashlee H. Howarth, JiangJiang Liu, Lars Konermann, John F. Corrigan

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für anorganische und allgemeine Chemie · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoclustersChemistryElectrospray ionizationMass spectrometryTernary operationCluster (spacecraft)CadmiumMetalAnalytical Chemistry (journal)ZincMass spectrumCrystallographyLigand (biochemistry)Composition (language)ChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The reaction of [(3,5‐Me 2 –C 5 H 3 N) 2 Zn(SeSiMe 3 ) 2 ] with a solution of Cd(OAc) 2 , Se(Ph)SiMe 3 and PPr 3 at low temperature was used to prepare single crystals of ternary group 12–12′‐16 nanoclusters with the composition [Zn 1.8 Cd 8.2 Se 4 (SePh) 12 (PPr 3 ) 4 ]. A ligand exchange reaction using Na[SePh] was performed to displace the neutral PPr 3 ligands. The resulting clusters were probed using electrospray ionization mass spectrometry to determine the number of zinc and cadmium atoms in the cluster and compared to the all cadmium cluster [Cd 10 Se 4 (SePh) 12 (PPr 3 ) 4 ]. The dianionic clusters [Zn x Cd 10– x Se 4 (SePh) 14 ] 2– where x = 0, 1, 2 were assigned in the mass spectra, revealing that the clusters exhibit elemental distributions that are quite narrow in these experiments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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