Experimental methods in chemical engineering: Electron paramagnetic resonance spectroscopy‐EPR/ESR
Notice bibliographique
Résumé
Summary Electron paramagnetic resonance (EPR) spectroscopy, also known as electron spin resonance spectroscopy (ESR), utilizes absorption of microwave radiation by unpaired electrons in a magnetic field. The interaction between the unpaired electron(s) and nearby magnetic nuclei helps identify paramagnetic species and can provide information about the motion of the molecule and the local polarity, pH, viscosity, concentration, and accessibility to other paramagnetic species. This mini‐review discusses the fundamental underpinnings of EPR needed to correctly interpret EPR spectra. We describe various types of EPR spectra encountered by chemical engineers, and use application examples drawn from the chemical engineering literature to illustrate the information available from the technique. Few chemical engineering departments or even chemistry departments have EPR instruments, which contributes to the significant barrier that prevents this being adopted as a routine measurement technique. However, in 2016 and 2017, Web of Science indexed 7000 articles that applied EPR spectroscopy. A bibliometric map categorized the keywords in four categories based on co‐occurrences: magnetic properties, films, and luminescence; crystal structure, complexes, and ligands; nanoparticles, oxidation, and degradation; and, systems, radicals, and H 2 O 2 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».