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Enregistrement W2059018914 · doi:10.1002/jms.1540

The chemistry of ionized Acetone/Ar mixtures under varying gas flow and mole ratio conditions: A matrix‐isolation study

2009· article· en· W2059018914 sur OpenAlexaff
J. Mark Parnis, Kaitlynn A. King, Matthew G. K. Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Mass Spectrometry · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésChemistryAcetoneAnalytical Chemistry (journal)Electron ionizationAcetyleneChemical ionizationIonizationOrganic chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemistry of ionized acetone:Ar mixtures under varying total gas flow rate and acetone:Ar mole ratio conditions has been studied using matrix-isolation techniques. Gaseous acetone diluted in excess argon gas was subjected to electron bombardment with 300-eV electrons. The products of subsequent reaction processes were matrix isolated and analyzed by Fourier transform infrared (FTIR) absorption spectroscopy. Products included 1-propen-2-ol (the enol isomer of acetone), methane, ketene, carbon monoxide, ethane, ethene, acetylene and tricarbon monoxide. Variations in the total flow rate of gas resulted in changes in the efficiency of product formation without significant changes in the relative amounts of the major species formed. Variations in the acetone:Ar mole ratio at fixed total gas flow resulted in striking variations in the products formed, demonstrating a shift from single acetone molecule-derived charge-transfer ionization chemistry at low acetone mole ratios, to processes consistent with the participation of two or more acetone molecules at intermediate mole ratios. These results are interpreted in the context of ion-molecule reaction processes, the onset of which occurs at intermediate acetone mole ratios. Ethane dehydrogenation products are proposed to result from product secondary ionization, a process that is prevalent at high ionizing electron fluxes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,384

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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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