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Enregistrement W2027752815 · doi:10.1080/00319100802623904

Excess conductivities of isobutyric acid + water binary mixtures near and far away from the critical temperature

2009· article· en· W2027752815 sur OpenAlexaboutno aff
Emna Cherif, M. Bouanz

Notice bibliographique

RevuePhysics and Chemistry of Liquids · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueThermodynamic properties of mixtures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsobutyric acidChemistryActivation energyElectrical resistivity and conductivityMole fractionThermodynamicsConductivityHydrogen bondBinary numberAtmospheric temperature rangeAnalytical Chemistry (journal)MoleculePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The excess conductivities, σ E and excess energy of activation (ΔEσ )E of electrical conductivity have been investigated by using electrical conductivities measurements for isobutyric acid + water (IBAW) mixtures over the entire range of mole fractions at six different temperatures, both near and close to the critical temperature (0.055 < (T–T c)/K < 13.055). The results were also fitted with the Redlich–Kister equation. This system exhibited very large negative values of σE and very large positive values of (ΔEσ )E due to increased hydrogen bonding interactions and correlation length between unlike molecules in the critical region, and to very large differences between the molar volumes of the pure components at low temperatures. The activation parameters ΔHσ and ΔSσ have also been calculated, and show that the critical region has an important effect on the electrical conductivity properties. Keywords: liquid–liquid critical mixturephase transitionelectrical conductivityactivation energyinteractionsexcess electrical conductivitiesexcess energy of activation Acknowledgements A great acknowledgment is made to Professor Mongi Ferchichi Chairman of KAM biotechnology board, British Columbia Canada for the partial support of this research.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,424

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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