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Enregistrement W2891486169 · doi:10.1515/psr-2018-0060

Selenium– and tellurium–halogen reagents

2018· article· en· W2891486169 sur OpenAlexaff
T. Chivers, Risto S. Laitinen

Notice bibliographique

RevuePhysical Sciences Reviews · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueOrganoselenium and organotellurium chemistry
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelluriumChalcogenChemistrySeleniumHalogenHalideReagentDisproportionationReactivity (psychology)ArylOrganic chemistryInorganic chemistryAlkylMedicinal chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Selenium and tellurium form binary halides in which the chalcogen can be in formal oxidation states (IV), (II) or (I). They are versatile reagents for the preparation of a wide range of inorganic and organic selenium and tellurium compounds taking advantage of the reactivity of the chalcogen–halogen bond. With the exception of the tetrafluorides, the tetrahalides are either commercially available or readily prepared. On the other hand, the low-valent species, EX 2 (E = Se, Te; X = Cl, Br) and E 2 X 2 (E = Se, Te; X = Cl, Br) are unstable with respect to disproportionation and must be used as in situ reagents. Organoselenium and tellurium halides are well-known in oxidation states (IV) and (II), as exemplified by REX 3 , R 2 EX 2 and REX (R = alkyl, aryl; E = Se, Te; X = F, Cl, Br, I); mixed-valent (IV/II) compounds of the type RTeX 2 TeR are also known. This chapter surveys the availability and/or preparative methods for these widely used reagents followed by examples of their applications in synthetic inorganic and organic selenium and tellurium chemistry. For both the binary halides and their organic derivatives, the discussion is subdivided according to the formal oxidation state of the chalcogen.

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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,299 · 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
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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