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Enregistrement W2012723890 · doi:10.1021/ed100285w

Excited-State Processes in Slow Motion: An Experiment in the Undergraduate Laboratory

2010· article· en· W2012723890 sur OpenAlexaff
William C. Galley, Oleh M. Tanchak, Kevin G. Yager, Grażyna Wilczek-Vera

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePhotochemistry and Electron Transfer Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphorescenceChemistryExcited stateLaserRuby laserQuenching (fluorescence)SpectroscopyEngineering physicsNanotechnologyAtomic physicsFluorescenceMaterials scienceOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lasers have transformed chemistry and the everyday world. Therefore, it is not surprising that undergraduate chemistry students are frequently exposed to fairly advanced laser techniques. The usual topics studied with lasers are molecular spectroscopy and chemical kinetics. Static and dynamic fluorescence experiments seem to be particularly popular. The phenomenon of phosphorescence, on the other had, has received much less attention in the undergraduate physical chemistry laboratory. A few years ago, we developed a laser experiment that introduced students to the phosphorescence quenching of the carbazole−naphthalene system under steady-state and pulse-excitation conditions. The purpose of that experiment was to demonstrate the experimental and theoretical aspects of triplet−triplet nonradiative energy transfer between two aromatic molecules. Subsequently, we modernized the experiment by introducing an inexpensive and easy-to-use Ocean Optics data acquisition system. This not only greatly simplified the experiment, but also made it more accessible to students. This article presents the upgraded version of the experiment together with suggestions for practical implementation.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,309

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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