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Enregistrement W4416442949 · doi:10.1021/acs.chemmater.5c02016

Molecular Layer Deposition of an Aluminum Formate Metal–Organic Framework for Selective Carbon Dioxide Capture

2025· article· en· W4416442949 sur OpenAlexafffund
Maram Bakiro, Justin Lomax, Jimmy Nguyen, Mara P. Alonso, Gregory N. Parsons, Seán T. Barry

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQuartz crystal microbalanceFormateAtomic layer depositionDeposition (geology)Amorphous solidCrystallizationLayer (electronics)Crystal (programming language)Scanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The urgent need for compact, high-performance CO 2 sorbents has spurred the development of vapor-deposited ultrathin films. Here, we construct aluminum formate metal–organic framework (ALF-MOF) films via molecular layer deposition (MLD) and vapor-phase activation. Self-limiting growth is achieved at 150 °C via alternating 0.8 s pulses of trimethylaluminum and 1.5 s pulses of formic acid, yielding 3.6 Å per cycle, as confirmed by quartz crystal microbalance and atomic force microscopy. Subsequent exposure to 55 °C formic-acid vapor transforms the amorphous film into a crystalline ALF-MOF, and X-ray diffraction reveals that the onset of crystallization begins within 30 min and ends after 48 h. Mass spectrometry confirms the framework connectivity, and scanning electron microscopy shows the conformal coverage. Crystalline films show Type I CO 2 isotherms (3.95 mmol·g –1, 25 °C) with negligible N 2 uptake at 77 K, matching bulk ALF. Deposition on submicron features position ALF-MOF MLD as a scalable route for embedding selective CO 2 capture in next-generation separation devices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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