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Enregistrement W4409699504 · doi:10.22215/cujs.v3i2.5101

Co-Crystallization of Photoresponsive Molecules with Metal Perchlorates

2025· article· en· W4409699504 sur OpenAlexaff
M. J. ATHERTON, Katherine M. Marczenko

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCrystallography and molecular interactions
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystallizationMoleculeMetalMaterials scienceChemistryPhotochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction between photoresponsive molecules and potent oxidizers, such as metal perchlorates, is of interest to the Marczenko lab for their potential to control energetic material reactivity, leading to increased energy release and improved detonation. Metal perchlorates, such as manganese (Mn(ClO4)2), nickel (Ni(ClO4)2), and aluminum (Al(ClO4)3), are known for their oxidizing strength, releasing oxygen during decomposition to enhance the combustion capabilities of energetic materials. Additionally, they are thermally stable, making them suitable for higher temperature applications. Photoresponsive molecules can transfer energy from light to matter. The photoresponsive molecules of interest for this project were azobenzene and styrylpyridine derivatives. Co-crystallization of photoresponsive molecules with Mg, Ni, and Al perchlorate salts using slow cooling and evaporation methods yielded positive preliminary results. Characterization techniques, including nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy and powder X-ray diffraction (PXRD), were utilized to assess molecular identity and phase formations. Diethyl benzylphosphonate was successfully synthesized, which was required for the successful synthesis of (E)-4-styrlpyrdine. Future work will continue to characterize the products from these reactions, generate co-crystals of (E)-4-styrlpyrdine with metal perchlorate salts, and assess the photoreactivity of these new materials.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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