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Synthesen und Anwendungen von übergangsmetallhaltigen mesoporösen Molekularsieben

2002· article· de· W2088828857 on OpenAlexaff
Xun He, David M. Antonelli

Bibliographic record

VenueAngewandte Chemie · 2002
Typearticle
Languagede
FieldMaterials Science
TopicMesoporous Materials and Catalysis
Canadian institutionsUniversity of Windsor
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesChemistryPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.199
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0450.015

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations37
Published2002
Admission routes1
Has abstractyes

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