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Enregistrement W2520050375 · doi:10.1002/cctc.201600723

Spin Catalysis over Conductive Solids: Enhancing the Rate of Model C−C Bond Cracking over Carbon Nanoparticles

2016· article· en· W2520050375 sur OpenAlexaff
Oleksiy V. Khavryuchenko, Gilles H. Peslherbe

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesTaras Shevchenko National University of Kyiv
Mots-clésCatalysisChemistryRadicalHomolysisDissociation (chemistry)PhotochemistryUnpaired electronBond cleavageCatalytic cyclePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The concept of catalysis over a spin‐conductive mediator is investigated with quantum‐chemical calculations. Specifically, homolytic C−C bond cleavage in ethane over small edge‐oxidized half‐metallic carbon clusters in the presence of a methyl radical was considered with the complete active space self‐consistent field method. The methyl radical (spin catalyst) and carbon cluster (mediator) are found to share a common electronic orbital containing the radical unpaired electron, allowing nascent radicals emerging from ethane dissociation to interact with the spin catalyst through the carbon electronic system. This could result in spin flip, affording formation of a triplet radical pair not prone to recombination and thus resulting in the acceleration of the reaction rate. This demonstrates that new pathways may open up in controlled catalytic processes by allowing normally spin‐forbidden reactions and not necessarily lowering activation barriers in the traditional sense of catalysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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