MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2067374780 · doi:10.1002/ejic.201100262

Group 11 Amidinates and Guanidinates: Potential Precursors for Vapour Deposition

2011· article· en· W2067374780 sur OpenAlexaff
Todd J. J. Whitehorne, Jason P. Coyle, Ahsan Mahmood, W.H. Monillas, Glenn P. A. Yap, Seán T. Barry

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Inorganic Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistrySublimation (psychology)CopperMetalCarbodiimideLigand (biochemistry)HydrogenInorganic chemistryPhotochemistryPolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several guanidinates of copper and silver, as well as amidinates and guanidinates of gold were synthesized as potential precursors for vapour deposition methods. These compounds were found to be dimers in the case of copper and gold, and trimers in the case of silver. The copper compounds showed good thermal and photostability, and were isolable by sublimation. The silver compounds proved to be very reactive to both heat and light, and were found to deposit silver metal when heated, suggesting that these sensitive compounds might be used as single source precursors. The gold compounds were found to exhibit some heat and light sensitivity, but were much more stable than their silver counterparts. Specifically, [Au(N i Pr) 2 NMe 2 ] 2 ( 8 ) was found to be sublimable at 85 °C and 20 mTorr, and deposited gold metal under higher temperatures. These metal‐depositing thermal reactions were thought to abstract a hydrogen from the guanidinate ligand, which acts as the reducing agent. Interestingly, the gold amidinate compounds were found to produce diisopropylcarbodiimide when heated, suggesting that these compounds deinsert carbodiimide rather than abstract a hydrogen atom from the ligand.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,992

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)0,0080,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,174 · 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.

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

Citations54
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Inorganic ChemistryMême sujetOrganometallic Complex Synthesis and CatalysisTravaux en français237 207