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Synthesen und Anwendungen von übergangsmetallhaltigen mesoporösen Molekularsieben

2002· article· de· W2088828857 sur OpenAlexaff
Xun He, David M. Antonelli

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2002
Typearticle
Languede
DomaineMaterials Science
ThématiqueMesoporous Materials and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesChemistryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesoporöse Materialien auf Silicat-Basis wurden erstmals in den frühen neunziger Jahren bei Mobil untersucht. Diese Verbindungen wiesen Porengrößen zwischen 20 und 500 Å sowie spezifische Oberflächen von bis zu 1500 m2 g−1 auf und wurden nach einem neuartigen Flüssigkristalltemplatansatz hergestellt. Die Methode wurde auf die Synthese mesoporöser Übergangsmetalloxide ausgedehnt, die wegen ihrer variablen Oxidationsstufen und besetzten d-Bänder – Eigenschaften, die Silicate nicht aufweisen – als Katalysatoren sowie zur Herstellung elektronischer und magnetischer Bauelemente nützlich sind. Schon jetzt werden diese Materialien auf viel versprechende Weise in der Elektronik und Optik eingesetzt, was an den Halbleitereigenschaften von Übergangsmetalloxiden und an ihren Elektronenacceptorfähigkeiten liegt – einer wichtigen Eigenschaft im Hinblick auf das Design neuartiger Kathodenmaterialien. Dies ist die erste umfassende Übersicht über nichtsilicatische mesoporöse Materialien, in der die neueren Entwicklungen auf diesem Gebiet im Vordergrund stehen. Besonders ausführlich werden Materialien behandelt, die einzigartige elektronische, magnetische oder optische Eigenschaften aufweisen. Auch werden die Fortschritte bei Synthesen und Anwendungen mesostrukturierter Sulfide und neuartiger, über Templatsynthesen hergestellter Platin-haltiger Materialien beschrieben, die für Anwendungen in der heterogenen Katalyse viel versprechend erscheinen.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,015

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations37
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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