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Enregistrement W2802625880 · doi:10.1002/chem.201800396

A Smorgasbord of 17 Cobalt Complexes Active for Photocatalytic Hydrogen Evolution

2018· article· en· W2802625880 sur OpenAlexafffund
Ross W. Hogue, Olivier Schott, Garry S. Hanan, Sally Brooker

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalUniversity of Otago
Mots-clésCobaltChemistryPyridineMoietyCatalysisDimethylglyoximeAqueous solutionPolymer chemistryMedicinal chemistryStereochemistryInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Seventeen cobalt complexes—eleven dinuclear cobalt(II) complexes and three tetranuclear cobalt complexes (two mixed valent) of ditopic ligands, with varying N‐donor aromatic bridging moieties and pendant pyridine side arms, as well as three mononuclear cobalt(II) complexes of Schiff base macrocyclic ligands—have been screened for photocatalytic hydrogen evolution reaction (HER) activity. All 17 complexes are active catalysts for the HER, in both DMF and aqueous solution, in tandem with the [Ru(bpy) 3 ] 2+ (bpy=2,2′‐bipyridine) photosensitiser. All are benchmarked to the literature standard [Co III ( dmgH ) 2 (py)Cl] (dmg=dimethylglyoxime, py=pyridine) under identical conditions. Two families of dinuclear cobalt(II) complexes of bis‐tetradentate ligands that provide a triazole bridging moiety and mononuclear cobalt(II) complexes of tetradentate Schiff base macrocycles were found to be the most active catalysts, outperforming [Co III ( dmgH ) 2 (py)Cl] by two‐ to three‐fold. Within these two families, the use of shorter alkyl linkers between the N donors, and hence, smaller chelate ring sizes, was found to significantly enhance catalytic performance, whereas the variation of peripheral functional groups was found to have little effect. This last point will be convenient for subsequent surface immobilisation studies.

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)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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