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Enregistrement W2770978888 · doi:10.1021/acssuschemeng.7b03298

Mechanochemical Metal-Free Transfer Hydrogenation of Carbonyls Using Polymethylhydrosiloxane as the Hydrogen Source

2017· article· en· W2770978888 sur OpenAlexafffund
Alain Y. Li, Andréanne Segalla, Chao‐Jun Li, Audrey Moores

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganoboron and organosilicon chemistry
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre in Green Chemistry and Catalysis
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésSilaneChemistryCatalysisSolventOrganic chemistryChemical engineeringPolymerGreen chemistryBiomass (ecology)SolubilityReaction mechanism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report herein a new methodology for the rapid and selective reduction of carbonyls in the solid phase. By exploiting mechanical energy and using a cheap and air-stable silane, polymethylhydrosiloxane (PMHS), we can reduce a variety of carbonyl compounds, with catalytic amounts of fluorides. A scope of 19 substrates was explored to probe the generality of the method. In addition, an important biomass-based platform chemical, 5-hydroxymethylfurfural (5-HMF), and an insoluble polymer, polyketone, could be reduced with this methodology. A mechanistic study is also presented, suggesting the active role of volatile silane species. This method is particularly appealing to overcome substrate solubility issues and reduce solvent reliance in organic synthesis.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations49
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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