Significant Enhancement of Energy Barriers in Dinuclear Dysprosium Single-Molecule Magnets Through Electron-Withdrawing Effects
Notice bibliographique
Résumé
The effect of electron-withdrawing ligands on the energy barriers of Single-Molecule Magnets (SMMs) is investigated. By introducing highly electron-withdrawing atoms on targeted ligands, the energy barrier was significantly enhanced. The structural and magnetic properties of five novel SMMs based on a dinuclear {Dy2} phenoxo-bridged motif are explored and compared with a previously studied {Dy2} SMM (1). All complexes share the formula [Dy2(valdien)2(L)2]·solvent, where H2valdien = N1,N3-bis(3-methoxysalicylidene) diethylenetriamine, the terminal ligand L = NO3(-) (1), CH3COO(-) (2), ClCH2COO(-) (3), Cl2CHCOO(-) (4), CH3COCHCOCH3(-) (5), CF3COCHCOCF3(-) (6), and solvent = 0.5 MeOH (4), 2 CH2Cl2 (5). Systematic increase of the barrier was observed for all complexes with the most drastic increase seen in 6 when the acac ligand of 5 was fluorinated resulting in a 7-fold enhancement of the anisotropic barrier. Ab initio calculations reveal more axial g tensors as well as higher energy first excited Kramers doublets in 4 and 6 leading to higher energy barriers for those complexes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».