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Enregistrement W4412654256 · doi:10.1002/adma.202418707

Mechanochemistry for Metal–Organic Frameworks and Covalent–Organic Frameworks (MOFs, COFs): Methods, Materials, and Mechanisms

2025· review· en· W4412654256 sur OpenAlexafffund
Joseph M. Marrett, Farshid Effaty, Xavier Ottenwaelder, Tomislav Friščić

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2025
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesLeverhulme Trust
Mots-clésMechanochemistryMetal-organic frameworkMaterials scienceNanotechnologyCovalent bondOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanochemistry of metal-organic frameworks (MOFs) is a well-established field whose development has advanced the understanding and the design of both MOF materials and mechanochemical reactions. This review outlines the close and mutually beneficial interplay of these two fields over the past two decades, including the description of mechanochemical strategies to access MOFs as well as the response of these materials to mechanical treatment and/or stress. Furthermore, we highlight how the use of MOFs as model targets for mechanochemical synthesis simultaneously improves the accessibility and understanding of this class of materials and, conversely, advances the experimental and fundamental understanding of mechanochemical reactions. Similarly, we show the reciprocal benefits of comparing the mechanochemistry of organic molecular solids to that of MOFs. Finally, this review also portrays the rapid emergence of mechanochemistry of covalent-organic frameworks, a young area that promises to deliver new, rapid, efficient, solventless, and room-temperature access to these 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0060,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,310 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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