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Enregistrement W2559125059 · doi:10.1255/ejms.1440

Metal Ion Hydrocarbon Bidentate Bonding in Alkyl Acetates, Methyl Alkanoates, Alcohols and 1-Alkenes: A Comparative Study

2016· article· en· W2559125059 sur OpenAlexaff
Peter C. Burgers, Johan K. Terlouw

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Mass Spectrometry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCrystallography and molecular interactions
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryHydrocarbonAlkylOrganic chemistryDenticityMetalIonMedicinal chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relative affinity of the monovalent metal ions Li + , Na + , Cu + and Ag + towards a series of aliphatic alkyl acetates and some selected 1-alkenes (P) was examined using the kinetic method. A detailed analysis of the dissociation characteristics of a series of mixed metal-bound dimer ions of the type P 1 -M+-P 2 and the evaluated proton affinities (PAs) of the monomers shows that the affinity of the cation towards long-chain alkyl acetates and alkenes (having a chain length ? C 4 ) is markedly enhanced. In line with recent studies of nitriles, alcohols and methyl alkanoates, this is attributed to a bidentate interaction of the metal ion with the functional group or double bond and the aliphatic chain. In particular, the longer chain alkyl acetates, methyl alkanoates and alcohols show a remarkably similar behaviour with respect to silver ion hydrocarbon bonding. The Ag + adducts of the alkyl acetates dissociate by loss of CH 3 COOH. This reaction becomes more pronounced at longer chain lengths, which points to metal ion bidentate formation in [Ag + ···1-alkene] product ions having a long hydrocarbon chain. In the same vein, the heterodimers [1-hexene···Ag + ···1-heptene] and [1-heptene·Ag + ···1-octene] dissociate primarily into [Ag + ···1-heptene] and [Ag + ···1-octene] ions, respectively. Hydrocarbon bidentate formation in [Ag + ···1-octene] also reveals itself by the reluctance of this ion to react with water in an ion trap, as opposed to [Ag + ···1-hexene] which readily undergoes hydration.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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