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Enregistrement W2883397626 · doi:10.1039/c8cs00035b

Functionalised tetrathiafulvalene- (TTF-) macrocycles: recent trends in applied supramolecular chemistry

2018· review· en· W2883397626 sur OpenAlexaff
Atanu Jana, Steffen Bähring, Masatoshi Ishida, Sébastien Goeb, David Canevet, Marc Sallé, Jan O. Jeppesen, Jonathan L. Sessler

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOrganic and Molecular Conductors Research
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesShanghai UniversityJapan Society for the Promotion of ScienceAgence Nationale de la RechercheDivision of ChemistryVillum FondenNatur og Univers, Det Frie ForskningsrådWelch Foundation
Mots-clésTetrathiafulvaleneSupramolecular chemistryChemistryNanotechnologyOrganic chemistryMoleculeMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tetrathiafulvalene (TTF) has been extensively explored as a π-electron donor in supramolecular systems. Over the last two decades substantial advances have been made in terms of constructing elaborate architectures based on TTF and in exploiting the resulting systems in the context of supramolecular host-guest recognition. The inherent electron-donating character of TTF derivatives has led to their use in the construction of highly efficient optoelectronic materials, optical sensors, and electron-transfer ensembles. TTFs are also promising candidates for the development of the so-called "functional materials" that might see use in a range of modern technological applications. Novel synthetic strategies, coupled with the versatility inherent within the TTF moiety, are now allowing the architecture of TTF-based systems to be tuned precisely and modified for use in specific purposes. In this critical review, we provide a "state-of-the-art" overview of research involving TTF-based macrocyclic systems with a focus on their use in supramolecular host-guest recognition, as components in non-covalent electron transfer systems, and in the construction of "molecular machines".

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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