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Enregistrement W2164427272

Practical Aspects of Modern Routine Solid-State Multinuclear Magnetic Resonance Spectroscopy: One-Dimensional Experiments

2001· article· en· W2164427272 sur OpenAlexaff
David L. Bryce, Guy M. Bernard, Myrlene Gee, Michael D. Lumsden, Klaus Eichele, Roderick E. Wasylishen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid-state nuclear magnetic resonanceSolid-stateVariety (cybernetics)DeuteriumMaterials scienceNanotechnologyChemistryNuclear magnetic resonanceComputer sciencePhysicsPhysical chemistryNuclear physicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New solid-state NMR (SSNMR) methods and applications continue to blossom such that a diverse array of physical, chemical, and biological problems are now being addressed using a variety of SSNMR experiments. While SSNMR is far from routine for chemists in the manner that a technique such as solution NMR is, there are nevertheless numerous applications of SSNMR which would be beneficial to many “non-specialists”, e.g., synthetic chemists seeking to characterize their materials. This article gathers together practical details for those one-dimensional experiments which, in a broad sense, are considered “routine ” in a modern SSNMR laboratory. Emphasis is placed on providing information and over 300 key references in a manner which will be useful for the novice and the non-specialist. For practicing SSNMR spectroscopists, it is hoped that this article will serve as a valuable reference in the laboratory. In addition to providing a brief review of pulsed Fourier transform NMR, the article discusses experimental details relating to the study of solid samples containing spin- 1 2 nuclei, non-integer quadrupolar nuclei, and deuterium.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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