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Enregistrement W2788234861 · doi:10.1039/c7sc05020h

Computational evaluation of metal pentazolate frameworks: inorganic analogues of azolate metal–organic frameworks

2018· article· en· W2788234861 sur OpenAlexafffund
Mihails Arhangelskis, Athanassios D. Katsenis, Andrew J. Morris, Tomislav Friščić

Notice bibliographique

RevueChemical Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSamara UniversityWestern Canada Research GridUniversity of BirminghamCompute Canada
Mots-clésRing (chemistry)MetalMetal-organic frameworkDensity functional theoryChemistryMaterials scienceComputational chemistryCrystallographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pentazolate is the ultimate all-nitrogen, inorganic member of the azolate series of aromatic 5-membered ring anions. As an azolate ligand, it has the potential to form open framework structures with metal ions, that would be inorganic analogues of azolate metal-organic frameworks formed by its congeners. However, while the low stability and elusive nature of the pentazolate ion have so far prevented the synthesis of such frameworks, computational studies have focused on pentazolate exclusively as a ligand that would form discrete metallocene structures. Encouraged by the recent first isolation and structural characterization of pentazolate salts and metal complexes stable at ambient conditions, we now explore the role of pentazolate as a framework-forming ligand. We report a computational periodic density-functional theory evaluation of the energetics and topological preferences of putative metal pentazolate frameworks, which also revealed a topologically novel framework structure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations47
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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