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Enregistrement W2625132146 · doi:10.1002/slct.201700529

Design of Molecular Building Blocks for the Development of Nickel(II)‐Chelating Agents

2017· article· en· W2625132146 sur OpenAlexaff
Daniel S. G. Quattrociocchi, José Walkimar de M. Carneiro, Gláucio B. Ferreira, Stanislav R. Stoyanov, Raimundo Damasceno, Leonardo Moreira da Costa

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal and Kinetic Analysis
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDevon Energy (Canada)Natural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLigand (biochemistry)ChemistryGibbs free energyNickelIonic strengthEnthalpyIonic bondingChelationMetalCovalent bondMoleculeDensity functional theoryCrystallographyComputational chemistryInorganic chemistryPhysical chemistryIonThermodynamicsOrganic chemistryAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The affinity of the pentaaqua Ni 2+ cation for 16 neutral ligands with distinct functional groups was analyzed with the DFT method. The metal‐ligand binding strength was calculated by the interaction enthalpy and Gibbs free energy for the exchange of a water molecule from the [Ni(H 2 O) 6 ] 2+ by a neutral ligand. Geometrical, electric and energetic features of the isolated ligands and the complexes were correlated with the intensity of binding. All the substitution enthalpies and Gibbs free energies are negative, showing exothermic and spontaneous processes. The affinity order is P=O > C=N > C=S > C=O > C−N > C−S > C−O ligands. The EDA calculation reveals that the ionic and the covalent terms are both important in determining the interaction order strength. The electrostatic term is the most relevant for modulating the metal cation interaction. The electric nature of each ligand dictates the metal‐ligand bonding strength. Ligands containing the phosphate group have the strongest interaction with the Ni 2+ aquacation and are indicated to be the structural anchoring blocks of chelation agents for aquatic resources decontamination.

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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