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Enregistrement W4399434769 · doi:10.1021/jacs.4c03827

Dynamic Phase Transformations of Prussian Blue Analogue Crystals in Hydrotherms

2024· article· en· W4399434769 sur OpenAlexaff
Guangxun Zhang, Yibo Lu, Ya Yang, Hui Yang, Zilin Yang, Wang Shixian, Wenting Li, Yangyang Sun, Jianfei Huang, Yongsong Luo, Han‐Yi Chen, Yen‐Fa Liao, Hirofumi Ishii, Sanna Gull, Mohsen Shakouri, Huaiguo Xue, Yongfeng Hu, Huan Pang

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesChangjiang Scholar Program of Chinese Ministry of EducationNatural Science Foundation of Henan ProvinceMinistry of Science and Technology, TaiwanNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceGraduate Research and Innovation Projects of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPrussian blueChemistryPhase (matter)Organic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prussian blue analogue (PBA)/metal-organic frameworks (MOFs) are multifunctional precursors for the synthesis of metal/metal compounds, carbon, and their derived composites (P/MDCs) in chemical, medical, energy, and other applications. P/MDCs combine the advantages of both the high specific surface area of PBA/MOF and the electronic conductivity of metal compound/carbon. Although the calcination under different atmospheres has been extensively studied, the transformation mechanism of PBA/MOF under hydrothermal conditions remains unclear. The qualitative preparation of P/MDCs in hydrothermal conditions remains a challenge. Here, we select PBA to construct a machine-learning model and measure its hydrothermal phase diagram. The architecture-activity relationship of substances among nine parameters was analyzed for the hydrothermal phase transformation of PBA. Excitingly, we established a universal qualitative model to accurately fabricate 31 PBA derivates. Additionally, we performed three-dimensional reconstructed transmission electron microscopy, X-ray absorption fine structure spectroscopy, ultraviolet photoelectron spectroscopy, in situ X-ray powder diffraction, and theoretical calculation to analyze the advantages of hydrothermal derivatives in the oxygen evolution reaction and clarify their reaction mechanisms. We uncover the unified principles of the hydrothermal phase transformation of PBA, and we expect to guide the design for a wide range of composites.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations98
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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