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Enregistrement W2050649040 · doi:10.1126/science.1208710

Direct Observation of Molecular Preorganization for Chirality Transfer on a Catalyst Surface

2011· article· en· W2050649040 sur OpenAlexaff
Vincent Demers-Carpentier, Guillaume Goubert, Federico Masini, Raphaël Lafleur-Lambert, Yi Dong, Stéphane Lavoie, G. Mahieu, John Boukouvalas, Haili Gao, Anton Rasmussen, Lara Ferrighi, Yun‐Xiang Pan, Bjørk Hammer, Peter H. McBreen

Notice bibliographique

RevueScience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Chemistry and Catalysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChirality (physics)ChemisorptionSubstrate (aquarium)CatalysisScanning tunneling microscopeActive siteChemical physicsStereoselectivityDensity functional theoryStereochemistryComputational chemistryNanotechnologyOrganic chemistryMaterials scienceChiral symmetry breakingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemisorption of specific optically active compounds on metal surfaces can create catalytically active chirality transfer sites. However, the mechanism through which these sites bias the stereoselectivity of reactions (typically hydrogenations) is generally assumed to be so complex that continued progress in the area is uncertain. We show that the investigation of heterogeneous asymmetric induction with single-site resolution sufficient to distinguish stereochemical conformations at the submolecular level is finally accessible. A combination of scanning tunneling microscopy and density functional theory calculations reveals the stereodirecting forces governing preorganization into precise chiral modifier-substrate bimolecular surface complexes. The study shows that the chiral modifier induces prochiral switching on the surface and that different prochiral ratios prevail at different submolecular binding sites on the modifier at the reaction temperature.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations86
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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