Solid‐State<scp>NMR</scp>of the Light Main Group Metals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This review article discusses solid‐state nuclear magenetic resonance (SSNMR) spectroscopy of NMR‐active isotopes of the light main group metals, including lithium ( 6 Li and 7 Li), sodium ( 23 Na), aluminum ( 27 Al), potassium ( 39 K), magnesium ( 25 Mg), calcium ( 43 Ca), and beryllium ( 9 Be). All of these nuclides are quadrupolar, meaning that they have nuclear spins greater than 1/2. As a result, specialized techniques are needed to effectively acquire their spectra, which can then be analyzed to provide information on molecular‐level structure and dynamics. Work on SSNMR of 7 Li, 23 Na, and 27 Al, which are all receptive nuclides, has been essential in the development of a wide range of pulse sequences and techniques for acquiring good quality, high‐resolution SSNMR spectra. Applications of 7 Li, 23 Na, and 27 Al SSNMR are widespread, owing to the ubiquity of these elements in both natural and manmade materials. 25 Mg, 39 K, 43 Ca, and 9 Be are relatively unreceptive nuclides by comparison (the former three are low‐γ nuclides); however, much work has gone into both development of spectral acquisition methods and application of these methods to study a wide range of systems. This review article, which is directed at non‐NMR experts and/or students, provides a basic background to SSNMR of quadrupolar nuclides, and then discusses key reviews and papers which are essential for understanding the scope and potential of SSNMR of metal nuclides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».