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Enregistrement W2189004023 · doi:10.1039/c5dt04049c

Parameterizing and grading hydrolytic stability in metal–organic frameworks

2015· article· en· W2189004023 sur OpenAlexafffund
Benjamin S. Gelfand, George K. H. Shimizu

Notice bibliographique

RevueDalton Transactions · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésMetal-organic frameworkStability (learning theory)HydrolysisMoistureComputer scienceEnvironmental scienceBiochemical engineeringNanotechnologyProcess engineeringMaterials scienceChemistryOrganic chemistryEngineeringAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal-organic frameworks (MOFs) are a class of porous solid, which have a variety of potential applications. Unfortunately, MOFs often lack hydrolytic stability, which hinders their use as viable materials for large scale applications. Though there have been an increasing number of reports proving water stability, this aspect is often ignored and negative results often remain unpublished. As a result, this report has been produced to offer common benchmarks for stability of MOFs to moisture. This will be done by discussing what water stability means--both with regards to the exposure methods and the means of assessing the MOF after exposure. Based on these two criteria, definitions are proposed in order to allow MOFs to be discussed more consistently. The purpose of this report is not to rank existing MOFs based on water stability or for potential application but to promote and facilitate discussion about hydrolytic stability of MOFs.

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 enseignants0,088
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations99
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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