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Enregistrement W2512303752 · doi:10.1002/9781118839621.ch8

Ligands for Iron‐based Homogeneous Catalysts for the Asymmetric Hydrogenation of Ketones and Imines

2016· other· en· W2512303752 sur OpenAlexaff
Demyan E. Prokopchuk, Samantha A. M. Smith, Robert H. Morris

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Hydrogenation and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisChemistryReactivity (psychology)BifunctionalLigand (biochemistry)CobaltRhodiumCombinatorial chemistryMetalPalladiumHomogeneous catalysisPlatinumSolventSubstrate (aquarium)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A current endeavor in research is the replacement of expensive and rare platinum group metal homogeneous catalysts with those of earth abundant metals such as iron, cobalt, nickel and zinc. In order for these cheaper metals to achieve comparable activity with conventional industrial catalysts, they must be activated by suitable ligands. These often offer a site of reactivity for substrate activation in addition to tuning the electronic properties of the metal and controlling the stereochemistry around the metal. Catalysis that is thought to exploit this extra point of reactivity at the ligand is termed metal–ligand bifunctional catalysis or metal–ligand cooperative catalysis. This chapter describes the design elements for ligands required to activate iron(II) so that the resulting complexes can serve for the first time as effective catalysts for the asymmetric reduction of ketones and imines, either by asymmetric transfer hydrogenation (ATH) from isopropanol solvent or asymmetric direct hydrogenation (ADH) using hydrogen gas.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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