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Enregistrement W2049597096 · doi:10.1021/jp808208v

High Temperature End of the So-Called “Koga Line”: Anomalies in Temperature Derivatives of Heat Capacities

2009· article· en· W2049597096 sur OpenAlexaff
Yoshikata Koga, Peter Westh, Yosuke Moriya, Koji Kawasaki, Tooru Ataké

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueThermodynamic properties of mixtures
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsobaric processExtrapolationThermodynamicsChemistryHeat capacityMole fractionCalorimetryAqueous solutionDifferential scanning calorimetryDilutionBoiling pointWork (physics)Organic chemistryPhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The so-called "Koga line" is a collection of the loci of anomalies in various third derivatives of the Gibbs function, G, in the temperature-mole fraction field for aqueous solutions of nonelectrolytes. This splits the H(2)O-rich region into two, in each of which the molecular organization and interactions we call it mixing scheme is qualitatively different. In this work, we attempt to locate the high temperature end of the Koga line. This is a particularly interesting range of the boundary, since its extrapolation to zero solute concentration provides information on possible temperature induced changes in the properties of pure water. To this end, we determine semi-isobaric heat capacities of aqueous 2-butoxyethanol by adiabatic calorimetry up to a maximum of 95 degrees C. The corrections due to vaporization were not applied due to the lack of required vapor pressure and thermal expansivity data. Furthermore, we measured directly the isobaric heat capacities per molar volume for aqueous 1-propanol as well as 2-butoxyethanol by differential scanning calorimetry up to 120 degrees C at 3 atm. We then took one more temperature derivative of the respective heat capacity data. The resulting third derivative quantities from the former data showed step-type anomalies, while those from the latter negative peak-type anomalies. The loci of these anomalous points seem to point to about 70 degrees C at infinite dilution.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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