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aU organifc^en 9ktur. 3et>c neue Z^ai^a6)t, tie toix an t»tefcm 

 ttjunbcrbaren 6toffc !cnncn lernen, ^t ba'^er ein aHgemetnc^ 3n* 

 tereffe n{(^tnur fiir bieS^emte, fonbern fiir tie gefammte SiJatur^^ 

 tt)ifrenf(^aft. Unt urn no(^ ein 3Cort iiber biefen ©egenjlanb ju 

 fagen, fo trage i(^ bie Ue^erjeugung, ba| etne genauere (Srfor* 

 fci^ung unb ern>eitertere ^enntni^ be^ ©auerfloffeg eine jn)eite@nt= 

 tutdfetungge^Oi^e in ber ®e[(i^ic^te ber (S^emie i^erbeifii^ren tt)irb, 

 ijietleit^t noc^ tt)i(^tiger unb BebeutunggboUer, dU biejenige n)ar, 

 m^t bur(^ bie gro^en (Sntbedungen ^rieftle^*^, <B^nU^^ unb 

 6ai?enbifyg benjerlfieUiget n?urbe unb aus ml6^m ber jtnnreij^e 

 Sai)oifter fo »iel ju mac^en Derftanb. 



X)ie big^erige g^emie ^at fn^ me^r mit ben quantitati^en 

 SJer^altttijfen beg ©auerjlop beft^aftigt unb fie ing £lare gefefet; 

 bie fiittftige 2Biffenf(^aft tt>irb un^ eine genauere ^'enntni| geben 

 i)on ben Umftanben unb SBebingungen, unter tvett^en biefes Sle^ 

 ment jur i^emifc^en X^ti^Uii ober jum ©egent^eil beftimmt 

 hjirb; fte iuirb ung jeigen,ba| J)on ber p^igfeit beg ©auerftoffeg 

 in serfc^iebenen Buftcinben ju exifliren, eine gro^e @umme ber 

 t»i(^ttgften c^emift^en Srfc^einungen ab^cingig ift ; fie Wirb ung 

 mit einem SBorte bie qualitatit>en 3}er:^oltni|fe beg in S^iebe |le^en= 

 ben <Stoffeg beffer aU bigger !ennen le^ren, unb bamit n^irb auc^ 

 aufeerorbentlii^ i)iel fiir bie SBiffenfc^aft genjonnen fein. 



