Functionalized Ionic Liquids for the Synthesis of Metal Nanoparticles and their Application in Catalysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Colloidal suspensions of metal nanoparticles (NPs) in non‐functionalized ionic liquids (ILs) are active catalysts for a wide variety of organic transformations. The weak ionic interaction between the IL and the metal surface provides a bare particle with a high concentration of active metal sites. However, the long‐term stabilities can be affected as the IL cannot provide sufficient stabilization and aggregation of the NPs under catalytic conditions limits the reuse of NP:IL catalysts. ILs functionalized with a metal‐binding moiety (FILs) can alleviate this agglomeration problem and provide catalysts with improved activities and recyclabilities. The enhanced stability is provided by the covalent attachment of the stabilizer to the metal surface, which holds the electrostatic stabilizing IL headgroup at the outer ligand sphere of the NP. FILs have been used in the synthesis of NPs as soluble ligands in aqueous, organic or IL solution, as neat solvents, as anchors to immobilize NPs onto a solid support and incorporated into polymeric stabilizers. This Minireview discusses the synthesis and application of NP:FIL systems, with an emphasis on catalysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».