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Enregistrement W2922732793 · doi:10.1002/9781119951438.eibc2293

Solid‐State<scp>NMR</scp>of the Light Main Group Metals

2015· other· en· W2922732793 sur OpenAlexaff
Robert W. Schurko, Michael J. Jaroszewicz

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Inorganic and Bioinorganic Chemistry · 2015
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclideSolid-state nuclear magnetic resonanceChemistryCrystallographyNuclear magnetic resonanceNuclear physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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