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Enregistrement W2103207805 · doi:10.1351/pac200072122275

Influence of chloride, water, and organic solvents on the physical properties of ionic liquids

2000· article· en· W2103207805 sur OpenAlexfundno aff
Kenneth R. Seddon, Annegret Stark, María-José Torres

Notice bibliographique

RevuePure and Applied Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilQueen's UniversityBP GlobalEuropean CommissionRoyal Academy of Engineering
Mots-clésChemistryIonic liquidViscosityChlorideImpurityIonic bondingMole fractionInorganic chemistryOrganic chemistryChemical engineeringIonPhysical chemistryCatalysisThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report here the first systematic study of the effect of impurities and additives (e.g., water, chloride, and cosolvents) on the physical properties of room-temperature ionic liquids. Remarkably, it was discovered that the viscosity of mixtures was dependent mainly on the mole fraction of added molecular solvents and only to a lesser extent upon their identity, allowing viscosity changes during the course of a reaction to be entirely predictable. While the addition of such molecular solvents decreases the viscosity and density, chloride impurities, arising from the preparation of the ionic liquids, increase viscosity dramatically. The commonly used methods of preparation were validated with respect to chloride impurity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2 246
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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