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Enregistrement W2094249181 · doi:10.1071/ch13122

Characterisation of Germanium Monohalides by Solid-State NMR Spectroscopy and First Principles Quantum Chemical Calculations

2013· article· en· W2094249181 sur OpenAlexafffund
Margaret A. Hanson, Andreas Schnepf, Victor V. Terskikh, Yining Huang, Kim M. Baines

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBoron and Carbon Nanomaterials Research
Établissements canadiensCanadian Respiratory Research NetworkNational Research Council CanadaWestern University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaFonds National de la Recherche LuxembourgNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of Ottawa
Mots-clésNanoclustersGermaniumChemistryQuantum chemistrySpectroscopySolid-state nuclear magnetic resonanceNuclear magnetic resonance spectroscopyChemical physicsAmorphous solidPhysical chemistryGermanium compoundsQuantum chemicalComputational chemistryCrystal structureSupramolecular chemistryCrystallographyMoleculeOrganic chemistryNuclear magnetic resonancePhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Germanium(i) monohalides are useful starting materials to synthesise small, well defined germanium nanoclusters. However, due to the amorphous nature of solid GeBr and GeCl, details of their solid-state structures remain largely unknown. We investigate the arrangement within these novel binary materials using 35Cl, 79Br, and 73Ge solid-state NMR spectroscopy at 21.1 T and first principles quantum chemical calculations in order to suggest a possible model for the structure.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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