Transition Metal Catalysis for Selective Synthesis and Sustainable Chemistry
Notice bibliographique
Résumé
This thesis discusses the preparation and use of transition-metal catalysts for selective organic chemical reactions. Specifically, two different matters have been studied; the asymmetric hydrogenation of carbon-carbon double bonds using N,P-ligated iridium catalysts and the metal-catalyzed transfer of small molecules from biomass to synthetic intermediates. In the first part of this thesis, chiral N,P-ligands were synthesized and evaluated in iridium catalysts for the asymmetric hydrogenation of non- and weakly functionalized alkenes (Papers I & II). The new catalysts were prepared via chiral-pool strategies and exhibited superior properties for the reduction of certain types of alkenes. In particular, some of the catalysts showed excellent activity and selectivity in the enantioselective reduction of terminal alkenes, and the preparation of a modular catalyst library allowed the asymmetric hydrogenation of a wide range of 1,1-disubstituted alkenes with unprecedented efficiency and enantioselectivity (Paper III). Methods for the selective preparation of chiral hetero- and carbocyclic fragments using iridium-catalyzed asymmetric hydrogenation as an enantiodetermining key step were also developed. A range of elusive chiral building blocks that have applications in pharmaceutical and natural-product chemistry could thus be conveniently prepared (Papers IV & V). The second part of this thesis deals with the catalytic decomposition of polysaccharides into sugar alcohols and the incorporation of their decomposition products into alkene substrates. Iridium-catalyzed dehydrogenative decarbonylation was found to decompose polyols into CO:H2 mixtures that could be used immediately in the ex situ low-pressure hydroformylation of styrene (Paper VI). The net process was thus the hydroformylation of alkenes with biomass-derived synthesis gas.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».