Ta-Catalyzed Hydroaminoalkylation of Alkenes: Insights into Ligand-Modified Reactivity Using DFT
Notice bibliographique
Résumé
Density functional theory (DFT) calculations were performed to probe the mechanism of tantalum-catalyzed hydroaminoalkylation, a reaction that affords Csp 3 –Csp 3 bond formation via α-alkylation of a secondary amine with an alkene. Electronic effects in catalyst design were probed to reveal key features in the energy profile of the proposed mechanism, corroborating experimental trends in which electrophilic metal centers demonstrate enhanced reactivity. Modeling of the energy profile with an N, O -chelating amidate Ta catalyst ( I ) revealed profound differences in relative energetics, rationalizing improvements that have been observed using sterically and electronically varied ligands. N, O -Chelating ligands electronically promote preferential reactivity in the equatorial plane. The turnover-limiting step can be completely changed depending upon the ligand; for sterically bulky monoamidate complexes, the protonolysis of an intermediate metallacycle is the turnover-limiting step rather than C–H activation, as has been found for systems lacking steric bulk. Unproductive off-cycle pathways were also modeled to compare with experimental studies. These insights contribute to a theoretical understanding of key features in ligand design for developing improved catalysts for hydroaminoalkylation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».