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Enregistrement W2804000556 · doi:10.1002/cptc.201800096

Exploiting Photochemical Processes in Multi‐Step Continuous Flow: Derivatization of the Natural Product Clausine C

2018· article· en· W2804000556 sur OpenAlexafffund
Shawn Parisien‐Collette, Shawn K. Collins

Notice bibliographique

RevueChemPhotoChem · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadical Photochemical Reactions
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre in Green Chemistry and Catalysis
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre in Green Chemistry and Catalysis
Mots-clésDerivatizationYield (engineering)Continuous flowChemistryFlow chemistryNatural productCatalysisCombinatorial chemistryPhotochemistryOrganic chemistryMaterials scienceHigh-performance liquid chromatographyBiochemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The synthesis and derivatization of carbazoles based upon the natural product clausine C has been accomplished using two different two‐step continuous processes. The resulting carbazoles (9 examples, 33–74 % yield) were prepared by means of a continuous flow set‐up integrating a UV‐mediated transformation employing a purple LED reactor ( λ =394 nm) as the first step in the multi‐step sequence. The second derivatization step involved cross‐coupling through Pd‐catalyzed Suzuki cross‐coupling or Ni‐catalyzed metallophotoredox cross‐coupling with potassium trifluoroborate salts. The latter represents the first example of using sequential photochemical reactors, at different wavelengths, in a continuous flow 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 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)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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