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Enregistrement W992168341 · doi:10.3166/acsm.35.151-168

Synthesis of mesoporous silica with tailored porosity under wide-ranging conditions

2010· article· en· W992168341 sur OpenAlexvenueno aff
Fatma Fakhfakh, Leila Baraket, José M. Fraile, José A. Mayoral, Abdelhamid Ghorbel

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMesoporous Materials and Catalysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRangingPorosityMesoporous materialDose-ranging studyMaterials scienceMesoporous silicaComputer scienceComposite materialChemistryOrganic chemistryMedicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[FR]: Le but de ce travail est de préparer des silices mésoporeuses ayant une porosité développée par la méthode sol-gel. L’effet de certains paramètres de synthèse tels que la nature du catalyseur, le solvant, le rapport molaire catalyseur/silicium, l’emploi de surfactant et la température a été étudié. L’utilisation d’une grande quantité de HCl dans le mélange réactionnel tétraéthyl orthosilicate (TEOS), propanol et H2O favorise la formation de pores de 93 Ǻ de diamètre. En présence du surfactant poly(propylène glycol) poly(éthylène glycol) poly(propylène glycol), le diamètre des pores de la silice est améliorée et atteint 122 Ǻ. Par ailleurs, quand CH3COOH est employé, la porosité est égale à 54 Ǻ. En présence du surfactant, le diamètre des pores augmente et atteint 78 Å. L’augmentation à 60 °C de la température du mélange formé d’une faible quantité de CH3COOH, propanol et TEOS conduit à la formation de pores de 120 Å de diamètre. Les pores deviennent plus larges en présence du surfactant pour atteindre 175 Ǻ. Par ailleurs, l’utilisation de l’acide propanoïque dans les mêmes conditions favorise l’obtention des pores les plus larges de diamètre 289 Ǻ.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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