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Enregistrement W2786826564 · doi:10.1021/acs.jpclett.8b00022

Probing Ionic Liquid Electrolyte Structure via the Glassy State by Dynamic Nuclear Polarization NMR Spectroscopy

2018· article· en· W2786826564 sur OpenAlexfundno aff
Marc‐Antoine Sani, Pierre‐Alexandre Martin, Ruhamah Yunis, Fangfang Chen, Maria Forsyth, Michaël Deschamps, Luke A. O’Dell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilUniversity of MelbourneRyerson University
Mots-clésIonic liquidElectrolytePolarization (electrochemistry)Nuclear magnetic resonance spectroscopySpectroscopyChemistryLithium (medication)ImideIonic bondingAnalytical Chemistry (journal)IonPulse sequencePhysical chemistryNuclear magnetic resonanceChemical physicsInorganic chemistryStereochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic nuclear polarization (DNP)-enhanced solid-state NMR spectroscopy has been used to study an ionic liquid salt solution ( N -methyl- N -propyl-pyrrolidinium bis(fluorosulfonyl)imide, C 3 mpyrFSI, containing 1.0 m lithium bis(fluorosulfonyl)imide, 6 LiFSI) in its glassy state at a temperature of 92 K. The incorporation of a biradical to enable DNP signal enhancement allowed the proximities of the lithium to the individual carbon sites on the pyrrolidinium cation to be probed using a 13 C– 6 Li REDOR pulse sequence. Distributions in Li–C distances were extracted and converted into a 3D map of the locations of the Li + relative to the C 3 mpyr that shows remarkably good agreement with a liquid-phase molecular dynamics simulation.

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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,486

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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