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Enregistrement W1829127894 · doi:10.1139/v2012-049

Sulfonated multiwalled carbon nanotubes (MWCNTs) as a new, efficient, and recyclable heterogeneous nanocatalyst for the synthesis of amines

2012· article· en· W1829127894 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Mahdi Doroodmand, Sara Sobhani, Atefeh Ashoori

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Hydrogenation and Catalysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Birjand
Mots-clésChemistryReductive aminationCatalysisFerroceneAcetyleneCarbon nanotubeThiopheneNanoparticleCarbon fibersHeterogeneous catalysisOrganic chemistryChemical vapor depositionChemical engineeringComposite numberMaterials scienceElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sulfonated multiwalled carbon nanotubes (MWCNTs) were synthesized by chemical vapor deposition (CVD) as a new and facile one-pot method using acetylene (as the CNT precursor), thiophene (as the sulfur precursor), and ferrocene (for in situ liberation of metal nanoparticles as the CNT nanocatalyst). A low catalytic amount of the resulting sulfonated MWCNTs with a turnover number (TON) up to 980 and a turnover frequency (TOF) up to 11 160 h –1 was utilized as a new and recyclable heterogeneous nanocatalyst for the efficient one-pot synthesis of various amines (secondary and tertiary) by direct reductive amination of aldehydes and ketones using NaBH 4 . The catalyst was easily isolated from the reaction mixture by simple filtration and reused at least five times without significant degradation in activity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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