Reply to the comment by Malfait on “Spectroscopic studies of oxygen speciation in potassium silicate glasses and melts”
Notice bibliographique
Résumé
Malfait challenges our XPS results by arguing that the XPS spectroscopic technique cannot be used to determine small amounts of O 2– in potassium silicate glasses. Instead, he claims that there is no free oxide (O 2– ) in potassium silicate glasses based primarily on his 29 Si MAS NMR spectroscopic results. In this rebuttal, we demonstrate that O1s XPS and well-resolved 2D 29 Si MAF NMR spectral results of potassium disilicate (K 2 Si 2 O 5 ) glass are consistent with each other and that both techniques indicate the presence of a few mol% of O 2– in the glass. Neither of these techniques, however, supports the interpretation of the 29 Si MAS NMR results presented in the comments of Malfait. The major difficulty relates to the low resolution of the 29 Si MAS NMR spectra, which does not reveal the Q 4 signal beneath a strong Q 3 peak in these spectra. The proof is provided by the 2D 29 Si MAF NMR spectrum of potassium disilicate glass in which both Q 3 and Q 4 peaks are revealed; the 2D 29 Si MAF NMR results for potassium disilicate glass are far more informative than 29 Si MAS NMR spectra. It demonstrates that the potassium disilicate glass (K 2 Si 2 O 5 ) contains greater Q 4 intensity, is more polymerized than previously considered, and that O 2– is present at ∼2 (±1) mol% in the potassic glass. This O 2– value confirms our O1s XPS results. Specific points raised by Malfait are rebutted in Appendix A .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».