MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2055090396 · doi:10.1039/b500996k

Indices for predicting the quality of leaving groups

2005· article· en· W2055090396 sur OpenAlexafffund
Paul W. Ayers, James S. M. Anderson, Juan I. Rodríguez, Zobia Jawed

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical Reaction Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLeaving groupChemistryCarbocationElectrophileNucleophileCarbanionSubstitution reactionIonizationIonization energyElectrophilic substitutionReactivity (psychology)Computational chemistryNucleophilic substitutionIonElectronMedicinal chemistryOrganic chemistryPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inherent quality of leaving groups in chemical reactions is related to their ionization potential and electron affinity using a quadratic model for the dependence of the energy on the number of electrons. A good leaving group for nucleophilic substitution/elimination reactions is one where the difference in energy between the system with the "optimum" number of electrons and the anion is small. Similarly, a good leaving group for electrophilic substitution/elimination reactions is one where the difference in energy between the system with the optimum number of electrons and the cation is small. This insight allows us to define indices for the quality of leaving groups in nucleophilic and electrophilic reactivity, which we term the nucleofugality and the electrofugality, respectively. These indices are useful not only for predicting the quality of leaving groups in organic reactions, but also for explaining the stability of carbocations, carbanions, and trends in pKa.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations147
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Chemistry Chemical PhysicsMême sujetChemical Reaction MechanismsTravaux en français237 207