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Enregistrement W2003162763 · doi:10.1039/c2dt30310h

A mechanistic investigation of carbon–hydrogen bond stannylation: synthesis and characterization of nickel catalysts

2012· article· en· W2003162763 sur OpenAlexaff
Samuel A. Johnson, Meghan E. Doster, Jacob Matthews, Manar M. Shoshani, Michelle Thibodeau, Amanda Labadie, Jillian A. Hatnean

Notice bibliographique

RevueDalton Transactions · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic C–H Functionalization Methods
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNickelCatalysisCharacterization (materials science)Carbon fibersHydrogenChemistryMaterials scienceCombinatorial chemistryOrganic chemistryNanotechnologyComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complex ((i)Pr(3)P)Ni(η(2)-Bu(3)SnCH=CH(2))(2) (1a) was characterized by NMR spectroscopy and was identified as the active species for catalytic C-H bond stannylation of partially fluorinated aromatics, for example in the reaction between pentafluorobenzene and Bu(3)SnCH=CH(2), which generates C(6)F(5)SnBu(3) and ethylene. The crystalline complex ((i)Pr(3)P)Ni(η(2)-Ph(3)SnCH=CH(2))(2) (1b) provides a more easily handled analogue, and is also capable of catalytic stannylation with added Ph(3)SnCH=CH(2) and C(6)F(5)H. Mechanistic studies on 1b show that the catalytically active species remains mononuclear. The rate of catalytic stannylation is proportional to [C(6)F(5)H] and inversely proportional to [Ph(3)SnCH=CH(2)]. This is consistent with a mechanism where reversible Ph(3)SnCH=CH(2) dissociation provides ((i)Pr(3)P)Ni(η(2)-Ph(3)SnCH=CH(2)), followed by a rate-determining reaction with C(6)F(5)H to generate the stannylation products. Kinetic competition reactions between the fluorinated aromatics pentafluorobenzene, 1,2,4,5-tetrafluorobenzene, 1,2,3,5-tetrafluorobenzene, 1,2,4-trifluorobenzene, 1,3,5-trifluorobenzene and 1,3-difluorobenzene all suggest significant Ni-aryl bond formation in the rate-determining step under catalytic conditions. Labelling studies are consistent with an insertion of the hydrogen of the arene into the vinyl group, followed by β-elimination or β-abstraction of the SnPh(3) moiety.

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)0,000
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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