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Enregistrement W2809666431 · doi:10.1021/acscatal.8b01879

Bisphosphines: A Prominent Ancillary Ligand Class for Application in Nickel-Catalyzed C–N Cross-Coupling

2018· article· en· W2809666431 sur OpenAlexafffund
Christopher M. Lavoie, Mark Stradiotto

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic Cross-Coupling Reactions
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésLigand (biochemistry)CatalysisCombinatorial chemistryTransmetalationModular designArylNickelReactivity (psychology)ChemistryComputer scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ni-catalyzed C sp2 –N cross-coupling of NH substrates and (hetero)aryl (pseudo)halides for the synthesis of (hetero)anilines is in the midst of a resurgence. Reactivity breakthroughs that have been achieved in this field within the past five years have served to establish Ni catalysis as being competitive with, and in some cases superior to, more well-established Pd- or Cu-based protocols. Whereas the repurposing of useful ancillary ligands from the Pd domain has been the most frequently employed approach in the quest to develop effective Ni-based catalysts for such transformations, considerable progress has been made as of late in the design of ancillary ligands tailored specifically for use with Ni. Bisphosphine ancillary ligands have proven to be well-suited for such an approach, given their modular and facile syntheses; several variants have emerged recently that are particularly effective in enabling a range of otherwise challenging Ni-catalyzed C sp2 –N cross-couplings. This Perspective presents a comprehensive summary of the advancements within the field of Ni-catalyzed C sp2 –N cross-coupling through the application of the bisphosphine ancillary ligand class. It is our intention that the discussion of key ancillary ligand design concepts and mechanistic considerations presented herein will provide a useful platform for researchers to initiate ancillary ligand design efforts for the development of high-performing Ni cross-coupling catalysts.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations151
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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