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Enregistrement W2792718582 · doi:10.3390/molecules23020364

High Catalytic Efficiency of Nanostructured β-CoMoO4 in the Reduction of the Ortho-, Meta- and Para-Nitrophenol Isomers

2018· article· en· W2792718582 sur OpenAlexaff
Fahd Al-Wadaani, Ahmed M. Omer, Mostafa Abboudi, Hicham Oudghiri Hassani, Souad Rakass, Mouslim Messali, M. Benaı̈ssa

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensCegep de Victoriaville
Organismes subventionnairesTaibah University
Mots-clésCatalysisNitrophenolOxalateThermal decompositionTransmission electron microscopySpectroscopyChemistryNanoparticleInfrared spectroscopyFourier transform infrared spectroscopyNitroDecompositionNuclear chemistryMaterials scienceInorganic chemistryChemical engineeringNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanostructured β-CoMoO4 catalysts have been prepared via the thermal decomposition of an oxalate precursor. The catalyst was characterized by infrared spectroscopy (FTIR), X-ray diffraction (XRD), Brunauer-Emmett-Teller method (BET), energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX), and transmission electron microscopy (TEM). The efficiency of these nanoparticles in the reduction of ortho- and meta-nitrophenol isomers (2-NP, 3-NP, and 4-NP) to their corresponding aminophenols was tested using UV-visible spectroscopy measurements. It was found that, with a β-CoMoO4 catalyst, NaBH4 reduces 3-NP instantaneously, whilst the reduction of 2-NP and 4-NP is slower at 8 min. This difference is thought to arise from the lower acidity of 3-NP, where the negative charge of the phenolate could not be delocalized onto the oxygen atoms of the meta-nitro group.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,288

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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