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Enregistrement W2982249136 · doi:10.1002/0471264180.or100.01

The <scp>N</scp> egishi Cross‐Coupling Reaction

2019· other· en· W2982249136 sur OpenAlexaff
Colin Diner, Michael G. Organ

Notice bibliographique

RevueOrganic reactions · 2019
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic Cross-Coupling Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryNegishi couplingCoupling reactionElectrophileNucleophileReagentArylCatalysisPalladiumCombinatorial chemistryComputational chemistryOrganic chemistryAlkyl

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Negishi cross‐coupling reaction is a carbon‐carbon bond forming reaction between an organozinc reagent and an organo(pseudo)halide. The reaction has an extremely broad scope and can form bonds between all hybridizations of the reactive carbon atoms in both coupling partners. The reaction tolerates many protic or electrophilic functionalities and is celebrated for its relative ease in forging linkages to heteroarenes. The reaction is generally palladium‐catalyzed but other first‐row metal catalysts can be used effectively in certain cases. Many organozinc reagents are commercially available while others can be made from more reactive organometallics, aryl halides, or by direct zincation of (hetero)arenes. This chapter covers some of the major breakthroughs since the reaction's inception but mainly focuses on the current state‐of‐the‐art (up to mid‐2017) in cross‐coupling as well as organozinc reagent formation. An overview of the mechanistic features of the reaction for both palladium‐ and nickel‐catalyzed reactions is provided as well as an analysis of the resulting regio‐ and stereoselectivity issues. A summary of the scope of the reaction partners is provided as well as a Tabular Survey providing examples covering the gambit of potential nucleophile/electrophile combinations. A thoughtful selection of examples from the literature along with their experimental procedures, and a comparison of the Negsihi reaction with other cross‐coupling methodologies are also included.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,010

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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