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Enregistrement W2036241905 · doi:10.1021/cm801323q

Structural Perturbations in Mesoporous Silica Microspheres Prepared Using Cationic Organosilanes.

2009· article· en· W2036241905 sur OpenAlexaff
Luc Beaudet, Roger Pitre, Lucie Robillard, Louis Mercier

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMesoporous Materials and Catalysis
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCationic polymerizationMesoporous materialAdsorptionChlorideAqueous solutionAmmonium chlorideHydrolysisMesoporous silicaPulmonary surfactantMaterials sciencePolymer chemistryChemistryChemical engineeringNuclear chemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesoporous MSU silica microspheres were prepared by the hydrolysis of tetraethoxysilane (TEOS) in mildly acidic aqueous nonionic surfactant solutions in the presence of small amounts (molar percentage up to 1.25% with respect to TEOS) of cationic organotrialkoxysilanes (N-((trimethoxysilyl)propyl)-N,N,N-trimethylammonium chloride, N-((trimethoxysilyl)propyl)-N,N,N-tributylammonium chloride, and N-((trimethoxysilyl)propyl)- ammonium chloride). The incorporation of increasing amounts of cationic organotrialkoxysilanes results in the formation of microspherical MSU silica with increasingly perturbed mesopore structure (bimodal pore size distributions in the 30−120 Å range) and increasingly textural morphology. Functionalized derivatives of the microspheres were prepared by the substitution of TEOS with 3-mercaptopropyltrimethoxysilane (MPTMS) in the synthesis mixture. Gold ion adsorption studies were performed on the resulting microspheres, which showed that mildly perturbed microspheres, maintaining an adequate degree of uniformity in their mesopores, had optimal adsorption capacity and improved adsorption kinetics compared with both unperturbed and highly perturbed microspherical mesostructures.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,994

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)0,0070,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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