Scalable Bulk Synthesis of Phase‐Pure <i>γ‐</i>Sn<sub>3</sub>N<sub>4</sub> as a Model for an Argon‐Flow‐Mediated Metathesis Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrides represent a promising class of materials for a variety of applications. However, bulk synthesis remains a challenging task due to the stability of the N 2 molecule. In this study, we introduce a simple and scalable approach for synthesizing nitride bulk materials. Moderate reaction temperatures are achieved by using reactive starting materials, slow and continuous mixing of the starting materials, and by dissipating heat generated during the reaction. The impact on the synthesis of using different starting materials as nitrogen source and the influence of a flux were examined. γ‐ Sn 3 N 4 was selected as the model compound. The synthesis of pure γ ‐Sn 3 N 4 bulk material on a large scale has still been a challenge, although a few synthesis methods were already described in the literature. Here we synthesized γ ‐Sn 3 N 4 by metathesis reaction of argon‐diluted SnCl 4 with Li 3 N, Mg 3 N 2 or Ca 3 N 2 as nitrogen sources. Products were characterized by powder X‐ray diffraction, scanning and transmission electron microscopy, energy‐dispersive X‐ray spectroscopy, dynamic flash combustion analysis, hot gas extraction analysis, X‐ray photoelectron spectroscopy, Mössbauer spectroscopy and X‐ray absorption and emission spectroscopy. Additionally, single‐crystal diffraction data of γ‐ Sn₃N₄, previously unavailable, were successfully collected.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».