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Enregistrement W1980349434 · doi:10.1139/v07-099

Methanolysis of organophosphorus esters promoted by an M<sup>2+</sup> catalyst supported on polystyrene-based copolymers

2008· article· en· W1980349434 sur OpenAlexfundvenueno aff
Benoît Didier, Mark F. Mohamed, Elizabeth Csaszar, Kate G Colizza, Alexei A. Neverov, R. S. Brown

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryCatalysisPolystyreneMethanolPolymerPhosphonateCopolymerPorosityMetalPolymer chemistryReactivity (psychology)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The methanolysis of three neutral organophosphorus esters (a phosphonate, a phosphonothioate, and a phosphorothionate) promoted by several polymer-supported Zn(II) or Cu(II) containing catalysts was studied. The catalysts consist of a Zn(II) or Cu(II) complex with 1,5,9-triazacyclododecane or phenanthroline attached to a porous polystyrene resin. In each case, the polymer supported catalyst showed activity at near neutral sspH in methanol (8.38) and ambient temperature and provided accelerations of up to a factor of 2.9 × 106 relative to the background reaction at sspH 9.05. The solid materials could be reused several times and could be reactivated when the activity diminished. Various polymers of different porosity and extent of cross-linking were studied, with the net result being that larger porosities offer the best reactivity for catalyzed methanolysis of these OP species in methanol. This is explained by different parameters including the accessibility to reactive sites, the increase of concentration of catalytic sites on the surface of the polymer, and some cooperative effects between neighboring catalytic groups.Key words: functionalized polymer, metal containing, methanolysis, organophosphorus pesticides and CW agents, catalyst.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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