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Enregistrement W2072747946 · doi:10.1088/1742-6596/551/1/012006

Spin Depolarization of Muonium in Mesoporous Silica

2014· article· en· W2072747946 sur OpenAlexaff
Martin H. Dehn, Donald J. Arseneau, Michael D. Bridges, T Buck, David Cortie, Stephen P. Cottrell, Donald G. Fleming, Joel A. Kelly, W. A. MacFarlane, Mark J. MacLachlan, G. D. Morris, Iain McKenzie, J Xiao, R. F. Kiefl

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuon and positron interactions and applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMuoniumDepolarizationMesoporous materialSpin (aerodynamics)Mesoporous silicaMaterials scienceCondensed matter physicsChemical physicsChemistryNuclear magnetic resonancePhysicsAtomic physicsHyperfine structureBiophysicsThermodynamicsOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report muon spin rotation/relaxation measurements of muonium in mesoporous silica (SBA-15) with a high specific surface area of 600 m2/g. Up to 70 percent of the incoming muons form muonium and escape efficiently into the open pores at all temperatures between 3 and 300K. We present evidence that the interaction with the silica surfaces involves both spin exchange and a transition to a diamagnetic state, possibly due to dangling bonds on the surface. At very low temperatures, below 20K, the interaction between muonium and the silica surfaces is suppressed due to a He film coating the surfaces. These results indicate that it should be possible to use muonium to probe the surfaces of uncapped nanoparticles supported in silica.

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 enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,198

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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