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Enregistrement W1982517153 · doi:10.1021/jo502710a

Why Are Organotin Hydride Reductions of Organic Halides So Frequently Retarded? Kinetic Studies, Analyses, and a Few Remedies

2014· article· en· W1982517153 sur OpenAlexaff
K. U. Ingold, Vincent W. Bowry

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Organic Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Compounds Synthesis and Characterization
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryHalideHydrideKinetic energyOrganic chemistryMedicinal chemistryHydrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kinetic data for reduction of organic halides (RX) by tri-n-butylstannane (SnH) reveal a serious flaw in the current view of the kinetic radical chain: the tacit but unproven assumption that the speed of reaction is determined by the slowest propagation step. Our results show this is rarely true for reductive chains and that the observed rate is in fact controlled by unseen side-reactions of propagating R(•) and Sn(•) radicals with the solvent (notably, benzene!) or solvent impurities (e.g., trace benzophenone dryness indicator in THF) or, crucially, with allylic-CH and conjugated unsaturated groups in substrates and products. Most R(•) and/or Sn(•) radicals are therefore converted into relatively inert delocalized species A(•) and/or B(•) that inhibit the chain. Retardation in the degraded chain is given by a simple sum of terms, each being the ratio of the chain-transfer rate divided by the rate of chain-return. The model kinetic equation is linear and easy to ratify, interpret, and apply: to calculate retarding rate constants, optimize reaction conditions, and identify additives or "remedies" that repair the chain and accelerate reaction. The present work is thus expected to have a helpful impact on the practice and design of SnH radical chain based (and related) syntheses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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