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Enregistrement W2794490785 · doi:10.1002/cjce.23216

Preparation of a novel magnetically recoverable copper complex catalyst and its application in the Henry reaction

2018· article· en· W2794490785 sur OpenAlexvenueno aff
Bing Yang, Meiyu Sun, Xiang-Li Qian, Hongfen Gao, Xia Ding, Qikun Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Hydrogenation and Catalysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisCopperFourier transform infrared spectroscopySuperparamagnetismScanning electron microscopeMaterials scienceYield (engineering)NanoparticleTransmission electron microscopySelectivityEnergy-dispersive X-ray spectroscopyChemical engineeringSpectroscopyNuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChemistryMagnetic fieldMetallurgyMagnetizationOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel magnetically recoverable copper complex catalyst based on Fe3O4 nanoparticles as a magnetic carrier was successfully synthesized. The catalyst was characterized by transmission electron microscopy (TEM), scanning electron microscopy (SEM), energy‐dispersive X‐ray spectroscopy (EDS), Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, and alternating gradient magnetometry (AGM). The Henry reaction catalyzed by this prepared magnetically recoverable copper complex catalyst proceeded in high yield (97 %) and with high conversion (94 %). The prepared catalyst possesses superparamagnetic properties and can be recycled very conveniently using an external magnetic field. The self‐prepared catalyst has excellent catalytic selectivity and good reusability, making this method a clean and energy‐efficient process.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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