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Enregistrement W2040603228 · doi:10.1021/jp908206c

High Field <sup>33</sup>S Solid State NMR and First-Principles Calculations in Potassium Sulfates

2009· article· en· W2040603228 sur OpenAlexafffund
Igor Moudrakovski, Stephen Lang, Serguei Patchkovskii, John A. Ripmeester

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensSteacie Institute for Molecular Sciences
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaUniversity of OttawaOntario Innovation Trust
Mots-clésChemistryCASTEPPseudopotentialAtomic orbitalGaussianBasis setGyromagnetic ratioDensity functional theoryWave functionHypervalent moleculeAb initio quantum chemistry methodsField (mathematics)Tensor (intrinsic definition)Molecular physicsAtomic physicsComputational chemistryMagnetic momentPhysical chemistryMoleculeQuantum mechanicsPhysicsElectron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A set of potassium sulfates presenting a variety of sulfur environments (K(2)SO(4), KHSO(4), K(2)S(2)O(7), and K(2)S(2)O(8)) has been studied by (33)S solid state NMR at 21 T. Low natural abundance (0.75%) and small gyromagnetic ratio of (33)S presented a serious challenge even at such a high magnetic field. Nevertheless, using the QCPMG technique we were able to obtain good signals from the sites with C(Q) values approaching 16 MHz. Assignment of the sites and the relative orientations of the EFG tensors were assisted by quantum mechanical calculations using the Gaussian 98 and CASTEP packages. The Gaussian 98 calculations were performed using the density functional method and gauge independent atomic orbitals on molecular clusters of about 100-120 atoms. The CASTEP calculations utilized periodic boundary conditions and a gauge-including projector augmented-wave pseudopotential approach. Although only semiquantitative agreement is observed between the experimental and calculated parameters, the calculations are a very useful aid in the interpretation of experimental data.

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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,418

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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