Bor in energiebezogenen Prozessen und Anwendungen
Bibliographic record
Abstract
Abstract Direkt an der Grenze zwischen Metallen und Nichtmetallen angesiedelt, nimmt das Element Bor eine einzigartige Position im Periodensystem ein. Diese besondere Stellung ermöglicht eine enorme Vielfalt an chemischen Reaktionen und Anwendungen. Auch in Hinblick auf die stetig steigende Nachfrage an erneuerbaren und sauberen Energien bzw. energieeffizienten Prozessen ist das Element Bor mehr und mehr in den Fokus der energiebezogenen Forschung gerückt und umfasst mittlerweile Bereiche wie 1) die Aktivierung und Synthese kleiner energiereicher Moleküle, 2) die Speicherung von chemischer und elektrischer Energie und 3) die Umwandlung von elektrischer Energie zu Licht. Diese Anwendungen basieren hierbei auf den besonderen Eigenschaften des Elements Bor, d. h. vor allem auf dessen Elektronenmangel in Verbindung mit der Gegenwart eines unbesetzten p‐Orbitals, was die Ausbildung unzähliger Verbindungen mit gezielt beeinflussbaren chemischen und physikalischen Eigenschaften ermöglicht. So erreicht Bor beispielsweise mit vier kovalenten Bindungen und einer negativen Ladung relativ einfach ein Elektronenoktett, wodurch die Verbindungsklasse der Boratanionen zugänglich wird, welche eine außergewöhnlich hohe chemische und elektrochemische Stabilität aufweisen. Besonders hervorzuheben ist in diesem Zusammenhang die synthetisch wertvolle Klasse der schwach‐koordinierenden Anionen. Dieser Aufsatz soll die Bedeutung von Borverbindungen für energiebezogene Prozesse und Anwendungen verdeutlichen und fasst die Fortschritte der letzten Jahre auf diesem Gebiet zusammen.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".