Synthesen und Anwendungen von übergangsmetallhaltigen mesoporösen Molekularsieben
Bibliographic record
Abstract
Mesoporöse Materialien auf Silicat-Basis wurden erstmals in den frühen neunziger Jahren bei Mobil untersucht. Diese Verbindungen wiesen Porengrößen zwischen 20 und 500 Å sowie spezifische Oberflächen von bis zu 1500 m2 g−1 auf und wurden nach einem neuartigen Flüssigkristalltemplatansatz hergestellt. Die Methode wurde auf die Synthese mesoporöser Übergangsmetalloxide ausgedehnt, die wegen ihrer variablen Oxidationsstufen und besetzten d-Bänder – Eigenschaften, die Silicate nicht aufweisen – als Katalysatoren sowie zur Herstellung elektronischer und magnetischer Bauelemente nützlich sind. Schon jetzt werden diese Materialien auf viel versprechende Weise in der Elektronik und Optik eingesetzt, was an den Halbleitereigenschaften von Übergangsmetalloxiden und an ihren Elektronenacceptorfähigkeiten liegt – einer wichtigen Eigenschaft im Hinblick auf das Design neuartiger Kathodenmaterialien. Dies ist die erste umfassende Übersicht über nichtsilicatische mesoporöse Materialien, in der die neueren Entwicklungen auf diesem Gebiet im Vordergrund stehen. Besonders ausführlich werden Materialien behandelt, die einzigartige elektronische, magnetische oder optische Eigenschaften aufweisen. Auch werden die Fortschritte bei Synthesen und Anwendungen mesostrukturierter Sulfide und neuartiger, über Templatsynthesen hergestellter Platin-haltiger Materialien beschrieben, die für Anwendungen in der heterogenen Katalyse viel versprechend erscheinen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".