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Enregistrement W2153004011 · doi:10.1039/b913281n

“Click” methodologies: efficient, simple and greener routes to design dendrimers

2010· review· en· W2153004011 sur OpenAlexaff
Grégory Franc, Ashok Kakkar

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2010
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDendrimerClick chemistryComputer scienceNanotechnologySimplicityMacromoleculeChemistryBiochemical engineeringCombinatorial chemistryMaterials scienceEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing dendrimers that are monodisperse hyperbranched macromolecules and offer significant potential in numerous scientific fields, is becoming a major topical area in modern research. Among the challenges of the 21st century, synthetic methodologies that increase efficiency of conversion and a greener chemistry approach, are expected to lead the way in the quest to build novel nanomaterials. The recent entry of so-called "click" reactions that include Diels-Alder, Cu(I)-catalyzed Huisgen cycloaddition and thiol-ene coupling, have generated real stimulus not only in developing elegant materials of choice, but also in making the leap to industrial scale build-up of dendritic macromolecules. This tutorial review takes on the task of demonstrating the simplicity of these "click" reactions and the advantages they offer from a synthetic view point in developing mono- to multifunctional dendrimers. A brief introduction to "click" chemistry is followed by a chronological survey of developments in the field, and the impact these have had in designing novel dendritic macromolecules. The review is intended to introduce scientists to these highly efficient methodologies with demonstrated potential, and provide impetus for further growth of the area.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations342
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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