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Enregistrement W2143168801 · doi:10.1073/pnas.1416417112

Heterogeneity of functional groups in a metal–organic framework displays magic number ratios

2015· article· en· W2143168801 sur OpenAlexfundno aff
Andrew C.‐H. Sue, Ranjan V. Mannige, Hexiang Deng, Dennis Cao, Cheng Wang, Felipe Gándara, J. Fraser Stoddart, Stephen Whitelam, Omar M. Yaghi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnergy Frontier Research CentersNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesOffice of ScienceArgonne National LaboratoryU.S. Department of EnergyInternational Institute for Nanotechnology, Northwestern UniversityBasic Energy SciencesKing Abdulaziz City for Science and TechnologyLawrence Berkeley National LaboratoryNorthwestern UniversityYork UniversityUniversity of California, Los AngelesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMetal-organic frameworkComponent (thermodynamics)Biological systemMAGIC (telescope)ChemistryNanotechnologyChemical physicsComputer scienceMaterials scienceStatistical physicsTopology (electrical circuits)PhysicsMathematicsThermodynamicsCombinatoricsPhysical chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple organic functionalities can now be apportioned into nanoscale domains within a metal-coordinated framework, posing the following question: how do we control the resulting combination of "heterogeneity and order"? Here, we report the creation of a metal-organic framework, MOF-2000, whose two component types are incorporated in a 2:1 ratio, even when the ratio of component types in the starting solution is varied by an order of magnitude. Statistical mechanical modeling suggests that this robust 2:1 ratio has a nonequilibrium origin, resulting from kinetic trapping of component types during framework growth. Our simulations show how other "magic number" ratios of components can be obtained by modulating the topology of a framework and the noncovalent interactions between component types, a finding that may aid the rational design of functional multicomponent materials.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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