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Enregistrement W2967728882 · doi:10.1021/acs.analchem.9b02681

Mass Spectrometry Based Approach for Organic Synthesis Monitoring

2019· article· en· W2967728882 sur OpenAlexafffund
Veronica Termopoli, Elena Torrisi, Giorgio Famiglini, P. Palma, Giovanni Zappia, Achille Cappiello, Gregory W. Vandergrift, Misha Zvekic, Erik T. Krogh, Chris G. Gill

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaVancouver Island University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryMass spectrometryElectrospray ionizationSelected reaction monitoringAnalyteElectron ionizationSemipermeable membraneMembraneIonizationDirect electron ionization liquid chromatography–mass spectrometry interfaceChemical ionizationAnalytical Chemistry (journal)Tandem mass spectrometryChromatographyOrganic chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current mass spectrometry-based methodologies for synthetic organic reaction monitoring largely use electrospray ionization (ESI), or other related atmospheric pressure ionization-based approaches. Monitoring of complex, heterogeneous systems may be problematic because of sampling hardware limitations, and many relevant analytes (neutrals) exhibit poor ESI performance. An alternative monitoring strategy addressing this significant impasse is condensed phase membrane introduction mass spectrometry using liquid electron ionization (CP-MIMS-LEI). In CP-MIMS, a semipermeable silicone membrane selects hydrophobic neutral analytes, rejecting particulates and charged chemical components. Analytes partition through the membrane, and are then transported to the LEI interface for sequential nebulization, vaporization, and ionization. CP-MIMS and LEI are both ideal for continuous monitoring applications of hydrophobic neutral molecules. We demonstrate quantitative reaction monitoring of harsh, complex reaction mixtures (alkaline, acidic, heterogeneous) in protic and aprotic organic solvents. Also presented are solvent-membrane compatibility investigations and, in situ quantitative monitoring of catalytic oxidation and alkylation reactions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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