MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2890012210 · doi:10.1063/1.5039623

The origin of the conductivity maximum vs. mixing ratio in pyridine/acetic acid and water/acetic acid

2018· article· en· W2890012210 sur OpenAlexafffund
Nikhil P. Aravindakshan, Kyle E. Gemmell, Keith E. Johnson, Allan L. L. East

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésAcetic acidChemistryConductivityPyridineSolvationMole fractionCarboxylic acidAcid dissociation constantMoleculeAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryAqueous solutionPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Explanations are provided for the first time for the historically known locations of electrical conductivity maxima versus mixing ratio (mole fraction of acid, xA) in mixtures of (i) acetic acid with water and (ii) acetic acid with pyridine. To resolve the question for the second system, density-functional-based molecular dynamic simulations were performed, at 1:1, 1:2, 1:3, 1:5, and 1:15 mixing ratios, to gain vital information about speciation. In a zeroth-order picture, the degree of ionization (and hence conductivity) would be maximal at xA = 0.5, but these two examples see this maximum shifted to the left (water/acetic acid, xAmax = 0.06), due to improved ion stability when the effective dielectric constant is high (i.e., water-rich mixtures), or right (pyridine/acetic acid xAmax = 0.83), due to improved acetate stability via “self-solvation” with acetic acid molecules (i.e., acid-rich mixtures) when the dielectric constant is low. A two-parameter equation, with theoretical justification, is shown to reproduce the entire 0 < xA < 1 range of data for electrical conductivity for both systems. Future work will pursue the applicability of these equations to other amine/carboxylic acid mixtures; preliminary fits to a third system (trimethylamine/acetic acid) give curious parameter values.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Chemical PhysicsMême sujetIonic liquids properties and applicationsTravaux en français237 207