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Enregistrement W2284776147 · doi:10.1002/ejoc.201501231

Desulfination as an Emerging Strategy in Palladium‐Catalyzed C–C Coupling Reactions

2015· article· en· W2284776147 sur OpenAlexaff
Dirk H. Ortgies, Avid Hassanpour, Fei Chen, Simon Woo, Pat Forgione

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Organic Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSulfur-Based Synthesis Techniques
Établissements canadiensCentre in Green Chemistry and CatalysisConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryNegishi couplingNucleophilePalladiumCoupling reactionStille reactionOrganic chemistryCatalysisElectrophileSulfonylAlkyl

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As carbon–carbon bonds are an essential bond type in Nature, reactions that form C–C bonds are of great interest in organic chemistry. Among the most popular C–C bond formation methods with aromatic systems are palladium‐catalyzed coupling reactions, such as the Heck, Suzuki, Negishi and Stille reactions. Even though these methods are efficient, they produce stoichiometric amounts of high molecular weight byproducts, placing them in conflict with the increasingly important ideas of sustainable reactions and green chemistry. In contrast, palladium‐catalyzed desulfinative coupling reactions produce minimal waste; in general, only hydrogen halides or alkali halides are formed as byproducts in addition to SO2 gas, which can potentially be recycled. This microreview provides a brief historic overview on palladium‐catalyzed coupling reactions with organosulfur compounds, with the main focus on the use of sulfinate salts as nucleophilic or electrophilic reaction partners. Various methods to access the sulfinate salts, and the coupling reactions of sulfonyl precursors that proceed through sulfinic acid/salt intermediates generated in situ are also discussed.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations89
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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