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Enregistrement W2952316248 · doi:10.1021/acs.inorgchem.9b00975

Redox-Driven Chelation and Kinetic Separation of Select Rare Earths Using a Tripodal Nitroxide Proligand

2019· article· en· W2952316248 sur OpenAlexfundno aff
Bren E. Cole, Thibault Cheisson, Robert F. Higgins, Eiko Nakamaru‐Ogiso, Brian C. Manor, Patrick J. Carroll, Eric J. Schelter

Notice bibliographique

RevueInorganic Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLanthanide and Transition Metal Complexes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesNature Conservancy of CanadaUniversity of PennsylvaniaNational Science Foundation
Mots-clésChemistryChelationRare earthElectron paramagnetic resonanceRedoxInorganic chemistryMineralogyNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Separation of the rare-earth (RE) elements (Sc, Y, La–Lu) is challenging because of their similar chemical properties, but is necessary for their applications in renewable energy and electronic device technologies. The development of separation processes driven by kinetic factors represents a new area for this field. Herein, we disclose a novel method of separating select rare earths by reacting RE cyclopentadienides with the triradical species tris(2-tert-butylnitroxyl)benzylamine (1). The key proligand 1 was characterized using a variety of techniques including X-ray crystallography, magnetometry, and EPR spectroscopy. When applied to an equimolar mixture of La:Y cyclopentadienide complexes, different rates of chelation of these organometallic precursors by 1 were observed, affording a separation factor of 26 under the reported conditions.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,742

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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